LLM転職求人

718 件

業務概要:新プロダクト・新機能に対する仕様策定、実装、テストをアジャイル的にスピード感を持って実施して頂きプロダクトマーケットフィットを達成する一連の業務を担っていただきます。

具体的な業務:
・Python / Kotlin / Java（Spring Boot）を用いたクラウド型SaaSの設計・開発
・TypeScript（React / Next.js）を用いたWebアプリケーションの設計・開発
・AWS Lambda / ECS（Fargate）を活用したサーバーレス・コンテナ基盤での機能開発
・Aurora PostgreSQL を用いた大規模データ処理の設計・最適化
・コンプライアンス領域におけるAPI連携・外部サービスインテグレーションの実装
・外部サービスとのAPI連携の設計・実装

ポジション・部門の魅力:
1. 0→1で“ものづくり”に挑戦できる面白さがある
2. 最新のAI技術（LLM、RAG など）を実際のプロダクトに組み込む、実践的な経験を積める
3. 良い技術やツールを積極的に取り入れるチームのため、自身のアクションによってプロダクトや開発環境をより良くしていく楽しさを実感できる

【業務概要】
デジタル社会共創コンサルティング室は、AIをはじめとしたデジタル技術の進化がもたらす社会・産業へのインパクトを捉え、クライアントである企業課題と政府・自治体の問題解決に取り組む専門組織です。構想〜パートナーシップ構築〜伴走までトータルで価値提供を行っています。

【今後の注力領域】
AI・ロボティクスの進化を踏まえて、新たな事業・サービスを生み出したい企業に、イノベーションにブレーキを掛けないための能動的なリスクマネジメントを行うガバナンス構築・推進を支援する。AIに関する政府のルールづくりと、ビジネスサイドのコンサルティングの両輪をまわすアプローチ。デジタルビジネスやAIレギュレーションに関して、世界的に活躍する第一人者（研究者等）との連携体制を構築し、専門性・客観性を担保。

【主なクライアント／インダストリー】
・通信大手…世界初のAIエージェントサービスの開発・提供に際して、法律・技術・倫理などの多角的な視点から新たなリスクを洗い出し、脅威度・優先度の評価、対策オプションの抽出・具体化など、伴走的に支援。単に規制遵守のためのチェックリスト管理ではなく、より良い、安心できるサービスを世の中に出すための能動的支援を実施。
・特定の機関…政府が推進するAIシステムの開発者や提供者のためのAIセーフティ評価のルール作り。特に、LLMからAIエージェントに進化する中で、固有の新たなリスクの定義、評価の観点・評価手法について調査研究。

【具体的な業務】
AIガバナンス／AI利活用の専門コンサルタントとして、以下の業務を担当いただきます。
1. AIガバナンス体制の構築: AIガバナンスの在り方に関する経営戦略立案、AIガバナンスサイクルの設計・運用支援、AIガバナンスボードの組成、各種規制への対応。
2. AIガバナンスの伴走支援: AIリスクアセスメント〜リスク対策検討、サービス開発へのフィードバック、個別リスク対策の検討・実装支援。
3. AIレギュレーションの制度設計: 海外先進事例調査、有識者インタビュー、調査分析、とりまとめ、検討タスクフォースの運営・ファシリテーション。
4. AI開発プロジェクトの伴走支援: 各種AI開発プロジェクトにおけるガバナンスサイドからの助言・検討分析支援。

【担当業務】
・プロジェクトリード（プロジェクトのディレクション、メンバーマネジメント、クライアントコミュニケーション）
・サブリード（プロジェクトリーダーのディレクションに基づく自律的な作業設計・アウトプット・下位メンバーへの作業指示）
・セールス（引き合いに対して、提案書の設計、執筆のサポート、クライアントコミュニケーション）

【ポジション・部門の魅力】
・国内外の最新AI規制・ガバナンス潮流に触れ、第一線で知見を磨ける。
・AI事業開発の最前線で、革新的なサービスが世に出ていくことに関われる、貢献できる。
・最先端の知識や研究が、ビジネスの現場で応用されて、社会実装される経験。

当社は人材ソリューションサービスを提供しています。既存事業の安定成長と並行し、アウトソーシング、コンサルティング、外国人雇用などの新規事業領域を積極的に展開しています。
本ポジションでは、Webサイトを通じた求職者およびクライアントとのコミュニケーションを円滑にし、エンゲージメントを高め、求職者とポテンシャルクライアントを獲得することをミッションとし、Webサイトを中心としたデジタルマーケティング施策の実行・改善を担当していただきます。
SEO施策に加え、近年重要性が高まっているAI検索（LLM）環境も意識しながら、見込み顧客との接点を拡大するコンテンツ設計、導線改善、技術的改善を推進する役割です。マーケットやステークホルダーを理解し、最適なコンテンツおよびコミュニケーションフローを構築するためのPDCAを動かしていただきます。

●具体的な業務
1. Webコンテンツおよび検索最適化施策の企画・運用
・サービス紹介、事例、FAQ、お役立ち情報、会員向けページなどのコンテンツ企画および制作ディレクション
・SEOおよびAI検索（LLM）環境を意識したコンテンツ改善、導線改善
・サイト構造やURL設計、タグ設定などの技術的改善施策
・検索データやサイト利用状況をもとにした継続的な改善提案
2. ブランド言及および外部露出施策
・外部媒体やプラットフォームでのブランド言及拡大施策
・各種媒体、マップ、情報サイトでの情報整備
・被リンク獲得施策の企画および運用
3. マーケティング施策との連携
・各事業部の戦略および方針に沿ったコンテンツの制作に必要な社内調整
・サイトの定型的な更新、運用
・制作ベンダー等の管理
・その他、Webサイトにかかわるマーケティング活動のプランニングおよび実行

●ポジション・部門の魅力
・SEOおよびAI検索など近年重要性が高まっている分野で最新の取り組みに関わることができます
・Webコンテンツ施策を企画から改善まで一貫して担当できます
・新しい施策やチャネルに挑戦できる環境です
・既存施策だけでなく、新しい情報発信手法や施策の提案にも関われます。
・マーケティング組織の成長フェーズに関われます
・将来的にデジタルマーケティング領域をリードする立場を目指せます

業務概要:企業の持続的成長を財務・会計・経営管理・内部監査等のコーポレート機能のAI・データ利活用を通して高度化・効率化するコンサルサービスを提供。

具体的な業務:
【シニアコンサルタント職】
・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案
・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現
・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案
・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行
【マネジャー・シニアマネジャー職】
（上記に加えて）
・企業のコーポレート機能と課題の理解とそれに対する解決策定と提案力
・新規クライアント・案件の提案、獲得
・プロジェクトマネジャーとしての品質管理
・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導
・組織開発と人材開発

ポジション・部門の魅力:
・グローバルで培った知見を活用できスキルアップできます
・データ分析に係る専門性を多様な業種のクライアントへのビジネスコンサルティングに活かせます
・さまざまなクライアントのデータに関する課題を解決するバラエティに富んだ業務があります
・職場の人間関係はフラットで、職位にかかわらず意見が尊重される職場です

業務概要: 業界トップレベルの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。
具体的な業務: 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る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、ビジネス牽引役として社内重要ポストにつく、等
ポジション・部門の魅力:
・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
・大手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

業務概要:
- ECM領域（設計・開発・製造プロセス）に関するシステム開発・導入プロジェクトのマネジメント
- 顧客との要件定義、スコープ調整、進捗・品質・リスク管理
- AI駆動開発（生成AIを活用した開発効率化・自動化）の企画・導入推進
- アジャイル開発体制の構築・運営（スクラムマスター的役割含む）
- チームビルディングとメンバー育成

具体的な業務:
- 製造業向けPLMシステムの刷新プロジェクト
- BOM統合・最適化に関するデータ基盤構築
- 生成AIを活用した設計支援ツールの開発
- アジャイル手法によるECM領域のPoC開発・スケーリング支援
- AIソリューション開発（LLM/RAG）に関するPoC推進・本番化計画策定、セキュリティ・品質保証およびエビデンス管理

ポジション・部門の魅力:
【働きさすさ・安定性×裁量の大きさ】
当社は、安定した事業基盤と働きやすい環境が整っています。
リモートなどの働きやすさを享受しながら、大きな裁量で事業づくりに関われるポジションです。
- 事業を一から立ち上げてビジネス拡大していくという経験により、ご自身の市場価値を大きく上げていただけます。
- 新規事業フェーズならではの組織開発や事業企画・ビジネスサイドのご経験も積んでいただけます。
- 当社の新規事業のサービス開発、GTM戦略を通じて会社の経営に直接関与できます
- 事業部候補として、大きな裁量権を持って、1〜2ランク上の役割にもチャレンジ可能です。
- リモートやフレックスを含めた柔軟な働き方に対応可能です。
- フルフレックス勤務(コアタイム無し)
- 勤務地応相談(必要に応じて出社いただくことはございますが、リモート中心での勤務も可能です。)

業務概要: 当社のAI・データ活用専門組織のシニアコンサルタントとして、企業のデータ利活用・AI導入プロジェクトの「現場責任者」を担っていただきます。統計学・機械学習の深い理論的背景を土台としつつ、LLMやAIエージェントが実際に駆動するプロダクトとして落とし込むまでの「手触り感」を重視したデリバリーが特徴です。
具体的な業務: ディレクターやマネージャーの設計した戦略に基づき、プロジェクトの推進・実務をリードします。
1. データ活用・AIプロジェクトの実行推進: クライアントの現場部門との要件定義・調整、生成AI（LLM/音声AI等）を用いた業務変革ソリューションの実装リード、フロントエンドを含むAIプロダクトのユーザー体験（UX）設計と開発ディレクション
2. 分析・基盤構築のディレクション: モダンなデータ基盤（Databricks/Snowflake等）の構築リードとデータパイプライン設計、自らもPython/SQL等を用いたデータ分析やモデル検証、BIツールによる可視化の実行
3. ナレッジの体系化: 社内コンサルティングメソッドの言語化・ツール化
ポジション・部門の魅力:
1. 「市場価値」の圧倒的向上: 経験豊富なディレクター直下で、戦略から実装までを経験できます。ハイスキルフリーランスの知見を間近で吸収できるため、通常のコンサルファームの数倍速で「データに強いコンサル」としてのキャリアを築けます。
2. 早期のマネージャー昇格: 組織拡大中のため、ポストは十分にあります。実績次第で半年〜1年でのマネージャー昇格も可能です。
3. 成長機会とキャリアのレバレッジ: 将来的な成長機会や、当社のコアメンバーとして活躍するチャンスがあります。

業務概要:
プロジェクト内の特定業務領域のリード、またはクライアント折衝を伴う業務推進を担当いただきます。将来的には、生成AI（GenAI）を活用しながらジュニア層をマネジメントする中核人材として活躍いただくことを期待しています。

具体的な業務:
- SAPのBPMツール（Signavio、LeanIX、WalkMe等）を活用した業務プロセス改革・デジタル変革コンサルティング
- クラウドを利用した業務プロセスの可視化・最適化・定着化支援
- 最新のBPM/プロセスマイニング技術の調査・提案
- 生成AI（ChatGPT、Copilot、LLM等）を活用した業務プロセス改革・デジタル変革コンサルティング
- 顧客の業務課題ヒアリング、要件定義、生成AI導入・活用支援、定着化までの全フェーズに関与
- 生成AIを活用した新規サービス・ソリューション企画・提案
- 最新の生成AI技術・業界動向の調査・社内外への情報発信

【業務概要】生成AI（LLM）およびRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用したAIソリューションの企画・設計・開発から本番環境への導入、運用・改善まで一気通貫で担当します。最新のAIフレームワーク（例：LangChain等）を駆使し、技術的リードをとりながら、新規AIサービスの価値創出を推進します。また、チームメンバーの育成やナレッジ共有に積極的に関わり、組織の技術力向上にも寄与します。
【具体的な業務】入社後は既存プロジェクトに参加し、まずは生成AIモデルの実装環境やRAG関連技術のキャッチアップに注力します。PoCやプロトタイプの技術検証を経て、提案資料作成や顧客折衝など企画立案にも段階的に参画。プロジェクトの中心メンバーとして技術面で貢献しながら、本番導入に向けた安定性向上や性能最適化のためのチューニングも担当します。AIアルゴリズムの性能向上だけでなく、検索精度や応答の信頼度向上といったRAG特有の技術課題に対しても技術的解決をリード。モデルのチューニング、データベース連携の最適化、レイテンシー削減など幅広い課題解決に挑戦できます。技術リーダーとしてチームメンバーの技術支援、育成、ナレッジ共有を推進。AI事業のキーパーソンとしてプロジェクト推進に関わり、多方面のステークホルダーと連携しながらサービスの品質向上と機能拡充を担います。
【ポジション・部門の魅力】将来的には、複数のAIプロジェクトを横断的に技術面でリードするテックリードや、マネジメント職としてのキャリアパスも用意されており、技術とマネジメントの両面で専門性と影響力を広げられる環境です。

【業務概要】
本ポジションは、AIとデータを活用して人事業務の改革、組織・体制の再編を推進し、人的資本経営の高度化を実現するポジションです。
生成AIの進展により、人事業務は単なる業務効率化にとどまらず、創造性のある知的労働を含めて代替・強化が可能となっています。本ポジションでは、こうした環境変化を踏まえ、AIを最大限活用した人事業務の抜本改革（BPR）および組織・体制の再編をリードします。
また、ツールとしてのAI活用に留まらず、人的資本経営における不足ケイパビリティを補完する共創型のAIエージェントを日本企業特有のニーズに即して提供し、AIと人的資本経営が一体となった価値創出を実現します。

【具体的な業務】
「AI×データ活用による、人事の仕事の再構築」
単なる業務効率化やツール導入ではありません。生成AIが実務レベルで浸透した世界において、人事部がどのように経営に貢献すべきか、その「あり方」自体を再定義し、実装までリードします。
1. AI前提の業務プロセス・組織再編（BPR/Organization Design）：
「人間が行うべき業務」と「AIエージェントが担う業務」の境界線を再定義し、新しい業務フローと組織体制を設計する。
2. 人的資本経営の高度化支援（Data Driven HR）：
AIを活用して人事データ（スキル、エンゲージメント、配置等）を解析し、経営層の意思決定に直結するインサイトを抽出・提言する。
3. AIエージェントの導入・定着化（Implementation & Change Management）：
現場の人事担当者や従業員が、AIを「相棒」として使いこなせるよう、ユースケースの策定から定着化施策までを伴走支援する。
配属部署：People & Culture Strategy Unit

【ポジションの魅力】
1. 「未来の当たり前」を創る先行者利益：
「AIエージェントとの共創」という、まだ世の中に正解のないテーマに対し、日本を代表する大企業と共に先行事例を作り上げる経験が積めます。
2. 戦略×テクノロジーの希少性獲得：
戦略コンサルタントとしての「課題解決力」に加え、AI・データ分析の実装スキルを同時に磨くことで、市場価値の極めて高い「ハイブリッド人材」へと成長できます。
3. 当社だからできる「日本流」の実装：
外資系ファームの「欧米流ジョブ型」の押し付けではなく、日本企業の固有ニーズや文脈を深く理解した上での、地に足の着いた変革をリードできます。

【プロジェクト事例】
製造業：AI活用した人事・総務業務効率化を目的とした構想策定支援
製造業：給与計算の効率化を目的としたAI-PoC支援
製造業：採用管理・従業員管理の効率化を目的としたAI活用計画策定支援（支援中）
製造業：キャリア形成支援を目的とした社員コミュニケーションサポート支援（支援中）
金融業：研修管理業務を対象としたAIによる効率化・自動化支援 等

業務概要:
当社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション:
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、当社が描く未来を共に創っていただきます。
具体的な業務:
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
* モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
* 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
* 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
* 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
2. 評価・ベンチマーク設計
* 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
* オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
* ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
3. 開発基盤・データ基盤の整備
* 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
* データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
* コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
4. プロダクト/ソリューションへの接続
* PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
* エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
* 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
* 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
5. チームリーディング、技術横展開・技術発信
* 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
* メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
* 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
ポジション・部門の魅力:
* 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
* 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
* また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
* 当社は大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
* LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

業務概要:
AI領域のスペシャリストとして、自社プロダクトへのAIプログラム開発とWEBアプリケーションオマージュ、データベースを活用した解析・分析・活用を担うポジションです。自社サービスにおいて、製品の軸から市場優位性を高めることに貢献いただきます。

具体的な業務:
【メインミッション】
購買体験（コマース）のデータ活用、AI領域のPOCプロジェクトから、AIの新しいサービスを創出し、お客様への価値創出を増大するミッションをお持ちいただきます。

【手がける製品・サービス】
大手企業に導入されている自社ECプラットフォームの開発に携わります。業界最高水準の機能を持ち、独自カスタマイズが可能です。最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させることを目指しています。

【開発環境・業務範囲】
技術スタック:
言語: Python/C#/JavaScript/SQL
フレームワーク: ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC
ライブラリ: 自社ライブラリ含む多数
統合開発環境: Visual Studio
データベース管理: SQL Server
バージョン管理: Team Foundation Server, Git
使用PC: Windows10

当ポジションは当社雇用、当社出向ポジションです。

業務概要:
クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で担いながら、プロジェクトの“軸”として意思決定に関わる関わりに挑戦できるポジションです！
オンボーディングを経て一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進) にも力を入れています。
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材、SIなど幅広い業界でのご一緒の実績があります。

具体的な業務:
プロジェクトの例:
1. 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
2. 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
3. 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
4. 大手インフラ企業さんの需要予測
本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関われることを想定しています！経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております！将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています。

中長期でご一緒したいこと:
少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています！
1. ソリューション企画・実提案（すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中）
2. 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
3. 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
4. 事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
5. AIネイティブな組織づくり

技術スタック（一例）:
* バックエンド: Python, Flask, FastAPI
* フロントエンド: React, TypeScript
* インフラ: Microsoft Azure, Google Cloud
* AI: Python/Numpy/Pandas/Pytorch

【業務概要】当社は、当グループ会社として、AIが自律的にビジネスオペレーションを実行する次世代のコアシステム「自社システム」を構築しており、本ポジションでは、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破し、より効果的なエージェントの構築、大規模な目標達成のためのエージェント連携メカニズムの設計、エージェント性能を最大化するための課題解決（新規ハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニング）を強化するチームの一員として、AI/LLM/MLにおける最先端かつ応用研究を主導します。

【具体的な業務】
1. エージェントの研究開発
- 異なるエージェントハーネス（メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャなど）の考案、開発、比較
- 新しい推論、計画、検索手法の研究開発
- マルチモーダルおよび長文コンテキスト処理技術の開発
- 最新の研究論文の調査、再現、改善
2. 評価とベンチマーク
- 大規模なエージェントタスクのための厳密な定量的ベンチマークの設計と実装
- 合成データ生成および評価ベンチマークの設計
- モデルとプロンプトの自動評価のサポート（トレーニングから本番まで）
3. 本番環境での問題解決
- 推論レイテンシとコストの最適化（量子化、蒸留、キャッシングなど）
- トレーニングデータミックスの作成と最適化
- エージェント評価フレームワークの推進
- 本番環境での品質向上とパフォーマンスチューニング
4. 知識移転とアウトリーチ
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転と指導
- 学術機関やOSSコミュニティとの連携

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の頭脳」を動かす研究: チャットボットの改善に留まらず、AIがエンタープライズSaaSを統合し自律的に業務を実行する次世代コアシステムの技術基盤を研究を通じて構築します。
- 研究成果が直接プロダクションへ: 開発した手法は、多くの企業が利用する本番環境に即座にデプロイされ、論文で終わらない実世界への影響を実感できます。
- 最先端のAI研究を実践: 推論品質の限界突破、長期記憶の設計、マルチエージェント連携のオーケストレーションなど、業界のフロンティア課題に取り組みます。
- 研究と発表の両立: 論文発表や技術ブログ執筆を奨励し、学術機関やOSSコミュニティとの連携を積極的に支援します。
- 技術移転によるインパクト: Agentic Product Engineerチームに手法を移転し、全製品の品質向上においてリーダーシップを発揮します。
- 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持てます。

●Mission
""Decide what to build.""
Define the ""what, why, and how"" of the product from both technical and business perspectives, and maximize the probability of AI product success.

●Job Description
・Product Requirements & Architecture Design
　・Systematize product requirements from business goals and customer challenges, and translate them into technical architecture
　・Define feature boundaries, domain design, data contracts, and API specifications
　・Operate RFC-driven design review and decision-making processes
　・Design products leveraging LLM / generative AI (RAG, tool-use, guardrails, etc.)
・Technology Selection & Trade-off Decisions
　・Build vs Buy vs Integrate technology selection
　・Design non-functional requirements (availability, scalability, security, cost) and make quality attribute trade-off decisions
　・Formulate roadmaps for visualizing and systematically resolving technical debt
・Cross-functional Collaboration & Roadmap
　・Cross-functional collaboration with engineering teams, PdMs, and designers
　・Formulate and drive product roadmaps
　・Visualize technical debt and plan systematic resolution

＜具体的な業務内容＞
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング

・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等）

ポジションの魅力
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

業務概要
当社のAI・データ活用専門組織のマネジメント層として、企業の経営課題を上流から特定し、生成AI（LLM/AIエージェント/音声AI等）やカスタムAIプロダクトの実装・定着までを一気通貫でリードしていただきます。
当社の最大の特徴は、自社コンサルタントと「市場価値の高いハイスキルフリーランス」を融合させた独自のギルド型組織です。これら精鋭スペシャリストたちを束ねる「軍師」として、難易度の高いエンタープライズ案件を成功へと導いてください。

具体的な業務
ご自身のこれまでの知見や得意領域（戦略・分析・基盤構築等）に基づき、以下の業務の「統括および推進」を担っていただきます。
1. 戦略・構想策定
・経営層へのヒアリングを通じたAI/データ活用ロードマップの策定
・生成AI（LLM/音声AI/マルチモーダル等）のビジネス適用シナリオ策定とPoC設計
・データドリブン組織への変革に向けたDMO（Data Management Office）立ち上げ支援
2. プロジェクトマネジメント・チーム組成
・案件の要件定義からデリバリーまでの総責任（PM/PMO）
・AIプロダクト（SaaS型/カスタム開発）の開発プロセス管理と品質担保
・ハイスキルフリーランス（DS/DE/PM）との最適なチーム編成とクオリティ管理
3. ソリューション開発・組織拡大
・再利用可能なAI資産（LLMオーケストレーション基盤等）の共通化・プロダクト化
・上場に向けた組織作り、メソッドの標準化
・ナレッジシェアによる若手コンサルタントの育成、および新規サービスの企画

ポジション・部門の魅力
1. 「上場前夜」のダイナミズムを当事者として経験
株式上場という明確なマイルストーンがあります。組織が急拡大するフェーズで、仕組み作りや事業成長に直接寄与できる、キャリアにおいて最もエキサイティングな時期にご参画いただけます。
2. 「自社リソース」に縛られない、真のクライアントファースト
社内のエンジニアの稼働を埋めるための提案は不要です。市場から最適なスキルを持つフリーランスをアサインできるため、常に「解くべき課題に対して最高の布陣」で挑むことができます。
3. キャリアの拡張性
コンサルタントとしての深化はもちろん、事業会社としての側面を活かし、自社発の新規AIプロダクト立ち上げや、事業責任者（事業部長・役員候補）へのパスも開かれています。

【業務概要】当グループにおけるDX経営、データドリブン経営を当グループ向け設備開通業務のシステム更改を通して開発支援提案や開発を通して、市場でのニーズが高いDX人材・AI人材としての経験を積むことが可能
【具体的な業務】
●業務内容
-提案業務
提案資料作成や、そのための実現方式の検討、社内開発メンバやビジネスパートナーとの調整
意思決定のための社内調整や稟議
-開発業務
要件定義、設計、試験、データ移行
業務方式検討、NW構築検討
ビジネスパートナーの管理、調整
※基本設計 総合試験の大半をビジネスパートナーに委託しています。要件から設計への落とし込みやフィジビリティ検証、設計方針や試験方針、データ移行方針の検討が開発のメイン業務です。
開発チームのマネジメント、開発付随する業務全般（各種開発管理業務、調達業務、稟議等）
-AI開発の推進や効率化のための各種改善施策の計画、実行
AI基盤の設計・構築
自動化ツールを用いた業務プロセス改善
LLMや生成AIを活用した業務支援機能の開発

●担当業務
これまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先を決定します。
※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。

【ポジション・部門の魅力】
オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
既存メンバをサポートする形で開発業務に参画いただき、徐々に業務の幅を広げていただきます。
開発チームでは既存メンバとペアまたはチームとなりスキルトランスファーを行います。
生成AIやデータサイエンス等の研修メニューを用意しており、業務時間内で必要に応じて受講いただきます。
月1回程度の定期的な面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、今後の業務をアサインします。
（例）大規模システムのPL、PMを目指す場合
システム更改開発や仕様検討の支援 → 次Step開発で一部機能、開発のPL → PM

業務概要:クライアントの「シェルパ」として、AIを経営・事業の核心に実装し、企業価値を向上させるための全行程をリードします。

具体的な業務:
・AI ビジネスデザイン：ビジネス視点でAIを設計・実装し、組織・人財変革を含めて投資対効果（ROI）を最大化する
・AI テクノロジーデザイン：テクノロジー視点でAIを設計・実装し、パフォーマンスを最大化する
・データマネジメント：自律型データマネジメントの実現により、AI-Readyなデータ資産の信頼性と価値を高める
・コンタクトセンターイノベーション：コンタクトセンター領域に対してAIを適用し、CX・EXの高度化を実現する
・AI応用研究：AIに関わる技術・ソリューションを調査・検証し、影響を明らかにする

ポジション・部門の魅力:
当社という自由で多様な個性が集まる場所で、新たな仕組みを共に創り上げましょう。

当社は、銀行・証券領域に特化した専門組織を構築しています。銀行証券サービス本部では、銀行・証券領域のクライアントに対し、IT戦略立案からプロジェクト推進までを一貫して担うITコンサルタントポジションです。AI活用、データ基盤構築、基幹システム刷新、BPRなど、金融機関における最重要テーマに対し、上流工程から参画いただきます。プライム案件のみのため、顧客の意思決定層と直接対峙しながら、構想策定〜実行までリードいただける環境です。また、単なるプロジェクト参画に留まらず、事業・組織づくりにも関与いただけます。
銀行・証券領域におけるITコンサルティング業務全般を担っていただきます。AI活用: LLM活用に向けたCoE立ち上げ・推進支援、システム開発プロセスへのAI導入支援、顧客向けAIエージェントのPoC／導入検討。データ活用: データ基盤（DWH／データパイプライン）の構築支援、特定のデータプラットフォーム等を活用したデータプラットフォーム導入。PMO: 勘定系システムのクラウド移行プロジェクト推進、海外勘定系システム更改プロジェクト、投信・証券システムのエンハンス推進。モダナイゼーション: レガシーシステム刷新に向けた構想策定、AIを活用したシステム解析・可視化（自社ソリューション）、次世代アーキテクチャ検討。BPR / DX推進: 全社横断DX推進、ペーパレス化・業務改革支援、決算・監査業務の効率化。
1. 金融特化×ドメイン知識の深いコンサルタントへ: ワンプールではなく金融領域特化のため、若いうちから専門性を集中して磨くことができます。今後不可避となる金融業界のレガシーモダナイゼーション+生成AI活用の知見を早期に習得することが可能です。金融専門コンサルとして役員・部長級クラスのカウンターパートを早期に担当していただくことで、業界理解×AI／テクノロジー両軸のスキルを習得でき、市場価値を上げ、長期的なキャリア資産の形成が行えます。2. 生成AI案件に本気で取り組める環境: 生成AI・データ活用領域のプロジェクトに携われます。AI未経験でも、社内に多くのプロフェッショナルがおり実案件や社内講習でキャッチアップが可能です。金融×AIの領域で知見とネットワークを保有しております。3. 売上ノルマではなく、伴走型の“クライアントファースト”: 当社ではコンサルタントに強い営業力を求めておりません。売上至上主義ではなく、真にクライアントの課題に向き合う伴走型コンサルティングを徹底しています。コンサルタント個人にも、短期売上より顧客価値の最大化が求められる文化となっています。

◆ このポジションの役割
現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。

◆ 主な仕事内容
（1）業務分析・課題の特定
・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定
・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算
・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定
（2）AI・自動化技術の実装
・LLM（OpenAI API・Anthropic API等）を活用した業務自動化ツールの開発
・AI Agentの設計・実装（LangChain・LangGraph等）
・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化
・社内ダッシュボード・BIツール（Redash・Metabase等）の構築
（3）推進・定着支援
・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援
・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立
・ナレッジの体系化と横展開

◆ このポジションの役割
3つのミッションを担っていただきます。
1. AI時代のエンジニア組織の構築：AIを前提とした開発のあり方を描き、チーム体制を組成します。
2. 社内業務のAIによる刷新：全部署へのAI導入を推進し、業務プロセスの再設計から実装まで担います。
3. AIを活用した新規事業の構想・実装：技術起点での新規事業アイデアの創出と事業化を推進します。

◆ 主な仕事内容
1.AI時代のエンジニア組織づくり
　AI活用を前提とした開発プロセス・チーム体制の設計
　エンジニアの採用・育成・技術評価制度の設計
　技術スタック・アーキテクチャの意思決定
　CI/CD・開発プロセスの整備と生産性向上
2.社内AIトランスフォーメーションの推進
　各部署の業務課題のヒアリングとAI活用計画の策定
　LLM（GPT-4o・Claude・Gemini等）・AI Agentを活用した業務自動化の設計・実装
　RAG・Fine-tuning等の技術選定と導入
　AI活用による生産性向上の定量評価と継続的な改善
3.AIを活用した新規事業の構想・実装
　技術起点での新規事業アイデアの創出とビジネスモデル設計
　PoC・MVP開発の推進
　経営陣・事業部門と協働した事業化プロセスの推進

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。
目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。
ミッションは「企業の脳」が定着し、成果を出し続ける状態を作ること。AIプロダクト導入後の顧客成功を技術面から最大化し、利用定着・拡大展開・ROI実現を推進します。
AI Success Engineerは、AIプロダクトの導入後に顧客の成功を技術面から支援するエンジニアです。従来のカスタマーサクセスやテクニカルサポートとは異なり、AIプロダクト特有の課題（プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善）を技術的に解決する専門職です。

AI Success Engineerとして、顧客のAIプロダクト導入後の成功を技術面からリードしていただきます。
1. FDEが構築した「企業の脳」のワークフローが現場で実際に使われ、成果を出し続ける状態を作る。
2. 顧客の業務部門・IT部門と密接に連携し、AIプロダクトが実際の業務で成果を出し続ける状態を作る。
3. 顧客のIT部門・開発チームと協働し、API連携やデータ統合の技術支援を行う。
4. 利用データの分析に基づくプロアクティブな改善提案を行う。
5. レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析を行い、エスカレーション対応をリードする。
6. 顧客フィードバックをプロダクトチームに還元し、プロダクトの進化に貢献する。

業務内容詳細:
* 技術オンボーディング・トレーニング
* FDEから引き継いだ導入済みワークフローの技術オンボーディング設計・実施
* 顧客の業務ワークフローに合わせたAI活用方法の設計・提案
* トレーニング資料・ベストプラクティスの作成・提供
* 利用定着・ROI実現
* 成功指標 (KPI) の設計と定期的なROIレビュー
* 利用状況モニタリングとプロアクティブな改善提案
* 利用データのダッシュボード構築・定量分析による課題の早期発見
* プロンプト最適化・エージェント設定の改善支援
* 評価基盤 (eval) の運用支援・品質改善
* テクニカルサポート・問題解決
* レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析
* テクニカルサポートのエスカレーション対応
* API/SDK/インテグレーションに関する技術支援
* セキュリティ・ガバナンス・コンプライアンス対応
* プロダクトフィードバック・拡大展開
* 顧客フィードバックの収集とプロダクトチームへの還元
* 拡大展開 (アップセル/クロスセル) の技術支援
* 新規ユースケースの発見・提案

成果責任 (KR/メトリクス):
* 顧客ヘルススコア (利用率、API呼出数、アクティブユーザー数)
* チャーン率 目標値
* 拡大展開率 (アップセル/クロスセル貢献)
* 顧客NPS 目標値
* 技術サポートチケット解決時間 (MTTR)

チーム体制:
AI Success Engineerは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します:
* FDE 導入フェーズからの引き継ぎ
* Deployment Strategy 顧客への導入戦略・展開推進
* プロダクトチーム フィードバック還元
* サポートチーム エスカレーション対応

このポジションの魅力:
* 「企業の脳」の成功を証明する: FDEが実装した「企業の脳」が顧客の業務を変え、ROIが実現される瞬間を目の前で体験できる。「使われるAI」を作る手応えがある。
* 顧客の成功を直接支える: 導入したAIプロダクトが顧客の業務を変え、ROIが実現される瞬間を目の前で体験できる。「使われるAI」を作る手応えがある。
* AI活用の専門家になれる: プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善など、AIプロダクト活用の最前線で専門性を磨ける。
* 新設ポジション: 立ち上げフェーズ。チームの文化・プロセスをゼロから設計できる。
* プロダクトを進化させる: 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、当社のプロダクト自体を進化させる。
* 多様な業界・課題への挑戦: 金融、製造、小売、不動産など、多様なAI活用課題に取り組める。
* 急成長環境: スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる。

ミッション
プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AIプロダクトの成功確率を最大化する。

期待する役割について
Product Managerとして、当社のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。
1. ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する
2. 機能境界・ドメイン設計・API仕様の策定をリードする
3. Build vs Buy vs Integrateの技術選定を行い、最適な投資判断を導く
4. 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う
5. エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する
6. 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する

業務内容
プロダクト要件・アーキテクチャ設計
1. ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳
2. 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API仕様の策定
3. RFC駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営
4. LLM / 生成AIを活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails等)
技術選定・トレードオフ判断
1. 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定
2. 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断
3. 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定
横断的協働・ロードマップ
1. エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働
2. プロダクトロードマップの策定・推進
3. 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定

業務シナリオ例
シナリオ 1: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AIエージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。RAGアーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVPのスコープ定義までをリードし、3ヶ月でベータリリースを実現。
シナリオ 2: Build vs Buyのアーキテクチャ判断 音声AI機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部API統合の判断が必要に。コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の4軸で比較分析を行い、RFCを起票。エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部API) を決定。
シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 自社サービスのレイテンシP95が目標値を超過。可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを30%改善しつつコスト増を5%以内に抑制。

成果責任 (KR/メトリクス)
1. プロダクトロードマップ達成率
2. アーキテクチャレビュー起因の手戻り率
3. 新機能リリースサイクル短縮
4. プロダクト品質属性

チーム体制
開発組織に在籍しています。Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します：Agentic Product Engineer エージェント機能開発、Human-AI Collaboration Architect エージェント体験設計、FDE 顧客要件・フィードバック、経営層 事業戦略・投資判断。

ポジション・部門の魅力
1. プロダクトの方向性を決める : 個々の機能ではなく、プロダクト全体の「何を・なぜ・どう作るか」を決定する。当社の9つのプロダクトの未来を設計できる
2. 技術とビジネスの交差点 : ビジネス課題を技術アーキテクチャに翻訳する、最もインパクトの大きい意思決定を担う
3. AIプロダクト設計の最前線 : RAG、tool-use、guardrails、マルチエージェントなど、AIプロダクト特有のアーキテクチャ設計に取り組める
4. 経営層との直接対話 : 経営層・顧客技術責任者と直接対話し、プロダクト戦略を策定する
5. 技術的負債の解消 : 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定し、プロダクトの長期的な健全性を担保する
6. 急成長環境 : スタートアップで、9プロダクト展開のスタートアップで、プロダクトの意思決定に大きな裁量を持てる

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、当グループ企業として設立されました。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。私たちは、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する次世代の基幹システムを構築することを目指しています。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。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。

期待する役割:
Human-AI Collaboration Architectとして、当社の全プロダクト (自社サービス等) におけるAIエージェント体験の設計をリードしていただきます。
1. エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーがAIを信頼して業務に活用できる体験を実現する
2. 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI特有のUX課題を解決する
3. ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う
4. AIプロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する
5. エンジニア・PM・AI研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする

具体的な業務:
1. エージェント体験 (AX) の設計
* エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計
* 不確実性の可視化・信頼度表示のUI設計
* 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与UIの設計
* エージェント行動のトレーサビリティ表示設計
* Human-in-the-Loop評価UI・フィードバックループの設計
* エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計
2. ユーザーリサーチ
* ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテストの設計・実施
* 定性・定量データに基づくデザイン判断
* ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新
* AIエージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定
3. デザインシステム・プロトタイピング
* AIプロダクト向けデザインシステムの構築・運用
* 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等)
* 情報アーキテクチャ (IA) 設計
* デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有

業務シナリオ例:
1. 稟議承認AIの信頼度表示UI設計: AIエージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できるUIを設計。信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。
2. SaaS横断ワークフローの可逆操作UI設計: AIエージェントが複数のSaaSを横断して自律的に実行したアクションに対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できるUIを設計。複数のSaaSにまたがるアクションのUndo / Redoのインタラクションパターンを定義し、「どのSaaSのどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。
3. デザインシステム構築: 複数のプロダクトで一貫した体験を提供するため、エージェント対話コンポーネントを標準化したデザインシステムを構築。

ポジション・部門の魅力:
1. AXという新しいデザイン領域: 「人とAIの信頼関係」という、まだ正解のないデザイン領域に挑戦でき、業界の先駆者になれます。
2. 複数のプロダクトを横断: 当社の多様なAIプロダクトのデザインに携われ、1つのプロダクトに閉じない幅広い経験を積めます。
3. デザインシステムをゼロから構築: AIプロダクト向けのデザインシステムを設計・構築でき、コンポーネント設計からインタラクションパターンまで、基盤を作る仕事です。
4. ユーザーリサーチの実践: 多数の顧客に対して、インタビュー・ユーザビリティテスト・A/Bテストを実施し、データに基づくデザイン判断ができます。
5. 急成長環境: 設立後、大規模な組織、複数のプロダクト展開のスタートアップで、デザインの意思決定に大きな裁量を持てます。

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、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。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。

【ミッション】
「企業の脳」の心臓部を設計する。AIエージェントが安全・高速・確実に動作するためのAgent Harness 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。自社サービス上で動くワークフローの制御基盤を、自社で構築する。

【期待する役割】
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。
1. LLM / AIエージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する
2. モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI特有のシステム設計を担う
3. 社内エンジニアが使うAgent SDKを設計・開発する
4. ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する
5. Research Engineerと連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する

【業務内容】
1. Agent Harness の設計・実装
- エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装
- Agent SDK の設計・開発 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース
- セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装
- ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 エージェントの行動を制御するルール実行基盤
2. AI/ML システム統合
- モデルルーティング 複数のLLMプロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング
- コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG統合)
- 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)
- Research Engineerと連携した最新研究成果の本番基盤への統合
3. オーケストレーション・パフォーマンス
- ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発
- コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理)
- 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング
4. 信頼性・運用
- プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持
- インシデント対応・ポストモーテム
- データアクセス・権限管理基盤の設計

【このポジションの魅力】
1. Agent Harnessを自社で作る: 2026年最もホットなアーキテクチャ概念を、OSSに頼らず自社で設計・実装できる。業界の最前線に立てる。
2. AI/ML × バックエンドの交点: LLMの動作原理を理解した上で、エージェント実行基盤を自ら設計・実装する。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域。
3. 基盤ソフトウェアの設計者: YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る仕事。低レイヤーの知識が直接活きる。
4. 開発者体験の設計: 社内エンジニアが使うSDK・ツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる。
5. 全プロダクトの土台を支える: 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く。
6. 急成長環境のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる。

業務概要: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、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。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。

募集背景:自社サービスは「企業の脳」として、顧客企業の全SaaSを統合し、数百のワークフローをAIエージェントが自律的に実行する世界を目指しています。しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。
1. 複数のSaaSを横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界
2. 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計
3. テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応
4. 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論
この1年で、LLMを活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。今後、AIエージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで、あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて、当社では以下に取り組むチームを強化します。
- 長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する
- 様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを達成するための連携を設計する
- エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く

ミッション:Agentが降参する問題を解く。現在のAIエージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索/計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。自社サービス上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。

期待する役割について:Research Engineerとして、AI/LLM/MLの最先端研究と応用研究をリードしていただきます。
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保
- プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決
- モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上
- 研究成果をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ
論文を書くことがゴールではありません。研究成果をプロダクションに適用し、企業が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。

具体的な業務:
- エージェント研究開発
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 新しい推論・計画・検索手法の研究開発
- マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発
- 最新論文の調査・再現・改良実装
- 評価・ベンチマーク
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- 合成データ生成・評価ベンチマーク設計
- モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体)
- プロダクション課題の解決
- 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等)
- モデル学習用データミックスの作成・最適化
- エージェント評価フレームワークの高度化
- 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング
- 技術移転・発信
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転・メンタリング
- 学術機関・OSSコミュニティとの連携

業務シナリオ例:
● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ
RAGの研究開発 自社サービスが「企業の脳」として機能するには、顧客の全SaaSに散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。既存のRAGでは「Aプロダクトの従業員データ」と「Bプロダクトの商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。ナレッジグラフベースのRAGアーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。SaaS横断検索の回答精度を向上させ、Agentic Product Engineerチームに技術移転して全プロダクトに展開。

成果責任 (KR/メトリクス):
- ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク)
- 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり)
- 推論レイテンシ / コスト改善率
- 論文・技術ブログ発表数
- 社内技術移転完了数

チーム体制:
開発組織に在籍しています。
Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します:
- JAI Lab AI研究開発
- AI&Model モデル学習・最適化
- Voice & Tel 音声AI・電話システム
密接に連携する役割:
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発 (技術移転先)
- Agent Harness Engineer エージェント実行基盤
- AI QA Specialist 評価パイプラインとの連携
- Product Manager プロダクト設計

ポジション・部門の魅力:
- 「企業の脳」を支える研究: 単なるチャットボットの改善ではない。企業の全SaaSを統合しAIが自律実行する「次世代基幹システム」の技術的基盤を、研究で切り拓く
- 研究→プロダクションの直結: 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、企業が利用するシステムに反映される。論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる
- 最先端AI研究の実践: 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など、業界最前線のフロンティア課題に取り組める
- 研究と発表の両立: 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関やOSSコミュニティとの連携も積極的に支援
- 技術移転のインパクト: 開発した手法をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる
- 急成長環境: スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる

業務概要: 当社は、当グループ会社として、AIエージェントの性能を決定づけるAgent Harness（モデルをラップし、セッション状態、チェックポイント、ガードレール、コンテキスト注入、ツール実行を管理する制御レイヤー）を社内で設計・実装するAgent Harness Engineerを募集しています。

具体的な業務:
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活用し、エージェントの制御・実行インフラを設計・実装します。
1. Agent Harnessの設計・実装:
* AIエージェントの動作原理を深く理解し、実行エンジン（Graph Runtime / State Machine）を設計・実装します。
* 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェースであるAgent SDKを設計・開発します。
* セッション管理、チェックポイント、リカバリメカニズムを実装します。
* エージェントの動作を安全に制御するルール実行インフラであるガードレール/ポリシー実行エンジンを構築します。
2. AI/MLシステム統合:
* 複数のLLMプロバイダーとモデルタイプ間で推論リクエストを最適にルーティングするモデルルーティングを設計します。
* コンテキスト管理とメモリインフラ（長期メモリ、ワーキングメモリ、RAG統合）を設計します。
* 推論パイプラインを最適化します（レイテンシ削減、コスト効率、キャッシング戦略）。
* リサーチエンジニアと協力し、最新の研究成果を本番インフラに統合します。
3. オーケストレーションとパフォーマンス:
* ワークフローオーケストレーションとキューイングシステムを開発します。
* コスト/パフォーマンス最適化（オートスケーリング、キャッシング、バッチ処理）を行います。
* 推論リクエストのルーティングとロードバランシングを行います。
4. 信頼性と運用:
* プラットフォームの稼働時間を維持します。
* インシデント対応と事後分析を行います。
* データアクセスと権限管理インフラを設計します。

ポジション・部門の魅力:
* Agent Harnessを社内で構築: 最先端アーキテクチャコンセプトをOSSに頼らず設計・実装し、業界の最先端に立ちます。
* AI/ML × バックエンドの交差点: LLMの動作原理を深く理解し、エージェント実行インフラを設計・実装します。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域です。
* 基盤ソフトウェアデザイナー: YAMLを書く仕事ではなく、SDK、実行エンジン、オーケストレーターをコードで構築します。低レベルの知識が直接適用されます。
* 開発者体験アーキテクト: 社内エンジニアが使用するSDKとツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させます。
* すべての製品を支える: 本番環境で、すべてのAIエージェントがあなたが構築するHarness上で動作します。
* 急成長環境: 技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。

業務概要
当社はDXコンサルティングを通じて企業の変革を支援してきました。次のステージとして、生成AIを活用したプロダクト開発に注力しています。その中心となるのが 「AIプロダクトエンジニア」 です。
単なるモデル実装やデータ分析に留まらず、Web開発の実装力 × ビジネス理解 × CX（顧客体験） × AI活用 を掛け合わせ、価値あるAIプロダクトを共に作り上げる仲間を募集しています。

具体的な業務
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）やLangChain等を用いた生成AIアプリケーション開発
・フロントエンド／バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・実装
・PJにおける要件定義・設計・開発・テストといった一連の工程への参画
・チームメンバーやコンサルタントと連携したプロダクト開発

主なプロジェクト事例
・保険業向けAIクローンPoC支援
・情報通信業向けRAG活用ローカルLLM開発
・インフラ業向けローカルLLM導入・構築

ポジション・部門の魅力
・エンジニア組織の立ち上げコアメンバーとして、0→1フェーズを裁量を持って取り組むことができます
・事業戦略から顧客提案、組織開発まで、CxOとして必要となってくる能力を身に着けることができます
・CX領域に精通したメンバーと共に働き、顧客体験をデザインできます
・市場に大きなインパクトを与えてきたプロダクト開発者と共創できます
・技術選定から携わり、自らの手で「市場に刺さるプロダクト」を作り上げられます

【業務概要】
当部門は、デジタルトランスフォーメーションの課題とソリューションが未定のお客様に対し、課題設定、ソリューション支援、プログラム・チェンジマネジメントなどの実行支援を行います。当グループのグローバルベストプラクティスと日本企業特有の事情を融合させ、テクノロジー主導の企業変革を推進。将来的にはお客様が自律的にIT戦略を推進できるよう、日本市場を超えた価値創出を見据えた“伴走型のパートナー”として支援します。
当社のコンサルティングサービスは、日本と海外の混成チームを編成する「ハイブリッドデリバリーモデル」が特徴です。グローバルなプロフェッショナル、主要ITベンダーとのアライアンス、研究開発部門による最先端AI技術、グローバルな産学連携ネットワークを結集し、幅広い技術知見と専門性を提供します。

【具体的な業務】
1. AI × Software Engineering Transformation: 企業のソフトウェア開発プロセスにAIを組み込み、開発生産性および品質向上を支援します。
- AIによるコード生成の支援
- レガシーシステムの可視化の支援
- AIによる設計支援
2. Data Platform / Data Architecture: 企業のデータ活用基盤の設計・構築を支援します。
- Data Platform設計
- Data Lake / Data Warehouse
- Analytics / AI基盤
3. AI / Data活用による業務変革: AIおよびデータを活用し、企業の業務高度化を支援します。
- AIによる予測・最適化
- 業務プロセス高度化
4. AI / Data Transformation提案: 企業の経営層・IT部門に対して、AI活用戦略構想策定および提案、データ戦略構想策定および提案を行います。

【ポジション・部門の魅力】
1. データとAIを核に、企業変革をリードできる上流コンサルティング領域に携われます。
- 単なる基盤構築や可視化ではなく、AI × データによるビジネス価値創出を「構想」から「実行」まで一貫して推進。
- 当社が提唱する「AI-First Enterprise Architecture」に基づき、企業の本質的な変革に影響力を発揮できます。
2. AI・データ・ソフトウェアエンジニアリングの3領域を横断するプロジェクトに参画できます。
- コード生成やレビューなどのAI × 開発プロセス改革から、データ基盤構築、業務高度化まで幅広く経験可能。
3. 当グループとの協働による最先端案件・海外チームとの連携機会が豊富です。
- 当グループと連携し「最新AI技術」「グローバル事例」を活用したプロジェクトに参画できます。

【補足】
採用グレード(Manager相当)までの若手候補者については、Shared Pool制度となり、さまざまな案件に参画頂きながらコンサルの基礎を学んで頂く育成方式をとっています。従って必ずしもご希望の領域やテクノロジーにフォーカスしたプロジェクトにアサインされるとは限らないことをご了承下さい。

【業務概要】
当社はAIの社会実装を行っています。
2018年からコンタクトセンター向けAI SaaSの「自社サービス」の提供を開始し、幅広い業態の企業様に、ご導入いただいてまいりました。
研究開発領域では、外部のアクセラレーションプログラムに採択され、外部のLLM（大規模言語モデル、いわゆる生成AI）開発プログラムで日本語性能ではトップ（2024年初旬当時）を達成。
2024年10月には外部の生成AI開発（いわゆるLLM）助成金プロジェクトに採択され、現在「マルチモーダル型（異なる種類のデータを統合的に扱える）AIエージェントモデル」の開発を行っています。

【具体的な業務】
今回募集するのは、自社プロダクト導入期のCS体験を一気通貫で担うオンボーディング担当メンバーです。

▼当社のオンボーディングについて
契約したその日から、顧客の「使いこなせた」を作る仕事です。「まず何から始めればわからない」「設定はできたけど、思うように使えていない」「導入したのに、現場に浸透しない」導入直後の顧客が抱えるリアルな壁は、製品の良し悪しではなく、最初の体験で決まります。だから、当社のオンボーディングは、操作説明にとどまりません。顧客のビジネス課題を理解し、コンテンツを一緒に設計し、データで成果を可視化しながら、最短で成功体験を届けることを目指します。

▼主な業務内容
1. 顧客の成功支援
・顧客の目指す姿（カスタマーサポート組織の理想像）のヒアリングと、実現に向けた初期プランの策定
・初期設定・環境構築のサポートと、FAQ/チャットボットのコンテンツ設計・構築支援
・ChatGPT/Claude等の生成AIを活用したプロンプト設計・改善
・顧客が自らデータを読み、改善サイクルを回せるよう伴走する（レポーティング支援・数字の見方のレクチャー含む）
2. 関係構築・定着支援
・担当者との信頼関係構築
・定着・活用促進のためのMTG実施
3. チームへの貢献・引き継ぎ
・CSMへの引き継ぎ・情報連携
・顧客の声をプロダクト開発チームにフィードバック
・オンボーディングプロセスの改善・アップデート
・成功事例・ノウハウのチーム内共有

【ポジション・部門の魅力】
チームで知見を持ち寄り、進め方を磨き続けているから、一人で抱え込む必要はありません。その土台の上で、顧客と向き合い、信頼関係を築きながら一緒にリリースを目指す。個性と誠実さを発揮できる環境が、ここにはあります。

【業務概要】国内・世界トップクラスの総合人材企業である当グループ。テクノロジーの力で当グループのビジョン実現をミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。当グループに対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。

【具体的な業務】AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定しますが、以下のような内容を想定しています。
* 問題発見と評価設計：開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義
* 迅速な実験とプロトタイピング：短サイクルでPoCを主導し、効果を検証
* 実運用への橋渡し：LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計
* ナレッジの標準化：ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開

【想定PJT】R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただくことを予定しております。

【ポジション・部門の魅力】
* 世界トップクラス規模の総合人材企業である当グループで、様々な経験を積むことができます。
* 当グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。
* 戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
* フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。
* 技術選定に対し、裁量が与えられます。
* まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます。
* リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。

業務概要:
自社サービス開発において、自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクト開発をリードいただきます。
顧客からのフィードバックを取り入れながら、改善を繰り返し継続的なサービス価値の向上に取り組んでいただきます。

具体的な業務内容:
1. 多様で構造化されていないデータ（特許や論文、企業情報、企業のプレスリリース情報など）を処理・検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善
2. 学習・評価のためのデータ整備、エラー分析、それに基づく改善案の立案および改善の実施
3. 自社サービスの運用手法や社内・社外ユーザーが行っているプロセスの把握・理解
4. 上記関係者のフィードバックを受けて継続的な改善の実施
5. これらの技術をWebサービスとして実現するため、PythonやLLMを用いた機能実装を行う

ポジション・部門の魅力:
・リモート勤務可能（現在、エンジニアはリモート勤務が可能です。）
・技術研鑽補助（業務時間内でのWeb勉強会等への参加も問題ありません。）
・柔軟な組織（新しいサービスを事業部と一緒に作っていけます。）

WEBアプリケーションの開発および生成AI関連技術の導入・運用などを中心に担当していただきます。将来的にはより上流のアーキテクチャや技術選定、顧客折衝などにまで広く携われるポジションです。

【業務内容】
・Pythonを用いたWEBアプリケーションやAPIの設計・開発・保守運用
・AI/機械学習を活用したプロジェクト推進
・新技術の調査・技術検証（PoC）　など

●求める役割
・Pythonを中心とした開発のリード
・生成AIのプロダクト活用における技術的なリーダーシップの発揮
・チーム内の技術的な意思決定やナレッジ共有の推進

●入社後のキャリアイメージ
入社後は、これまでのPython開発経験を活かして、Djangoなどのフレームワークを用いたクラウドネイティブなWEBサービスの設計・開発に取り組んでいただきます。
また、LLM（大規模言語モデル）やRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの生成AI技術を活用したプロジェクトに参画頂く予定です。
さらに、これまでのご経験やご志向に応じて、以下のようなプロジェクトへの挑戦の機会もあります。
・AWS/Azure/GCPなどのクラウド基盤を活用した開発プロジェクト
・社内外向けのPoC（技術検証）やプロダクトにおける生成AIの導入
・API設計・データ基盤・インフラ構成などのバックエンド全般の技術選定

将来的には、ご希望と適性に応じて以下のようなキャリアにも進むことができます
・テックリードとして、アーキテクチャ設計や技術選定のリード
・プロジェクトや開発チーム全体を見渡し、技術と人の両面から成長を支えるマネジメント

●この仕事で得られるもの
・顧客との合意形成や期待値コントロールなどの顧客折衝経験
・システム導入における課題整理
・実装に留まらない課題解決視点での提案・要件定義などの上流工程への参画
・複数のステークホルダー間の調整及びファシリテーションスキル

業務概要:当社は事業を通じて社会課題の解決を目指すソーシャルエンタープライズです。
テクノロジーで業界を革進すべく、全社員がデータ/AIを活用する“デジタル
・カンパニー”への変革を推進中です。
生成AIの台頭を非連続な成長機会と捉え、新設のAICoEを中心に、あらゆる業務プロセスをAIで再定義し「より早く
・賢く
・創造的に働ける組織」への進化を目指しています。
新設する AICoE の役割は、1. 生成AIの共通基盤
・ガイドライン整備、2. 全職種を対象としたシチズンデベロッパー育成、3. AI活用PoC の高速推進、これらを通じて、当グループ全体の業務効率と付加価値創出を最大化することです。
今回募集するポジションは、当グループ全体のAI活用を加速し、非連続な生産性向上を実現するため、AI活用基盤の構築と運用を担うエンジニアです。
現在、当グループ各社
・各部門でのAI推進に大きな開きがあり、機会損失が発生しています。
AIトランスフォーメーション部の新設に伴い、ナレッジベースシステム、モニタリングダッシュボード、ローコード/ノーコードツールを活用した共通基盤を構築し、全社のAI活用を技術面から支える中核メンバーを募集します。
具体的な業務:本ポジションは、エンジニアチームのリーダーとして、当グループ全体のAI活用基盤を構築
・運用し、非連続な生産性向上を実現していただくポジションです。
1. AI活用基盤の構築
・運用
・生成AI / ローコード /ノーコード各種ツール（Dify、Make、Zapier等）の評価
・導入
・社内向けAI活用基盤(MCP構築など)
・データ基盤の整備(RAG構築など)
・技術観点でのAIガバナンス検討
・ナレッジベースシステムの設計
・構築2. AI活用のPoC
・先行実験
・生成AI/ローコードツールを活用した業務効率化の検証
・横展開可能な技術パターンの抽出3. 技術判断
・外注管理
・生成AI関連ツールの選定
・導入判断
・外注ベンダーの技術管理
・技術仕様書作成※変更の範囲：会社の定める業務に変更の可能性があります。
ポジション
・部門の魅力:
・経営インパクト: 非連続な生産性向上という明確な経営目標に技術で貢献できます
・技術裁量: ツール選定から基盤構築まで技術的な裁量があります
・最新技術: Claude, DIfy, Notion等の最先端AI
・ローコードツールを実務で活用できます
・0→1の構築: 新組織の立ち上げフェーズで、基盤を一から設計
・構築できます
・全社展開: 自分が構築した基盤やプロセスが、当グループ全体で使われます

プロダクト概要
自社サービスは、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。自社サービスを提供開始した後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト／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
募集ポジションについて
当社の部門ではセールス領域において新規事業の立ち上げを行なっております。すでに大手クライアントにおける導入が複数進んでおり、それらのクライアントのサクセスのために、カスタマーサクセスとしてご活躍いただける方を募集しております。

具体的な業務内容・ミッション
1. カスタマーサクセス戦略の設計と実行
・顧客を成功に導くためのサクセスプラン（オンボーディング、活用促進、定着支援）の全体像を設計
・顧客の状態を可視化するヘルススコアを定義し、データに基づいたプロアクティブな支援体制を構築
2. オンボーディングと活用促進
・導入顧客がプロダクトの価値を最速で実感できるよう、導入支援プロセスを確立し、自ら実行
・定期的なミーティングや勉強会を通じて、顧客のビジネスに合わせたプロダクトの活用方法を提案
3. 顧客とのエンゲージメント強化
・顧客の成功事例を創出し、他顧客へ展開することで、サービス全体の価値を向上
・ユーザーコミュニティの企画・運営などを通じて、顧客ロイヤリティを高める施策を立案・実行
4. プロダクトの成長を牽引するフィードバックループの構築
・顧客からの要望や利用データを収集・分析し、開発チームへ的確にフィードバック
・プロダクトロードマップの策定に深く関与し、「顧客にとって本当に価値あるプロダクト」への進化をリード
5. サクセス活動の仕組み化
・FAQ、チュートリアル、活用Tipsなどのサポートコンテンツを作成し、顧客が自己解決できる環境を整備
・将来のチーム拡大を見据え、再現性のあるカスタマーサクセスの業務プロセス（プレイブック）を構築

●主な業務内容
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。
・Ruby,Go,Python,Java等を用いたWebアプリケーションの設計・開発
・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
・システムアーキテクチャの設計、技術選定
・AWS/Azure, Docker/Kubernetesを用いたインフラの構築・運用
・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
・リリース作業、およびリリース後の不具合調査・改善対応
・開発プロセスの自動化や業務フロー改善による生産性向上活動

●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。

●主な業務内容
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。
・Ruby,Go,Python,React,Vue.js,TypeScript等を用いたWebアプリケーションの設計・開発
・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
・システムアーキテクチャの設計、技術選定
・AWS/Azure, Docker/Kubernetesを用いたインフラの構築・運用
・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
・リリース作業、およびリリース後の不具合調査・改善対応
・開発プロセスの自動化や業務フロー改善による生産性向上活動

●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。

当社について
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、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。
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、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。
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。

業務概要
自社AIプロダクト群を武器に、大手企業のAX (AI Transformation) を戦略設計から実行まで統括し、DS事業部を0→1で立ち上げ、当グループの次なる成長エンジンを創出する。

具体的な業務
【所属・レポートライン】
所属：当社DS事業部 (新設) / 親会社AI/DX統括本部 (兼務)
レポート：CEO / CTO (当社) 、取締役・執行役員 (親会社)
キャリアレベル：CxO / EVP (執行役員相当)

【協働関係】
社内：CEO / CTO、FDE、PdM、営業統括
社外：顧客CxO / 経営層、戦略コンサルファーム、クラウドベンダー、業界団体

【主要業務】
1. 経営戦略・取締役会報告
- DS事業部の事業戦略策定・P/L責任
- 取締役会への定期報告・戦略提案 (月次 / 四半期)
- 中期経営計画策定 (DS事業部のロードマップ、全社AX戦略への統合)
- 全社横断のAX推進委員会の設置・運営 (プロダクト部門・営業・CS横断)
- IR・投資家向けAX事業説明 (上場企業としてのDS事業の成長ストーリー発信)
2. 顧客開拓・AXコンサルティング
- 大手企業CxO / 経営層への直接営業・AXコンサルティング提案 (業務プロセス再設計 × AIエージェント実装)
- 自社AIプロダクト群を活用したAXソリューション設計 (自社製品の組合せ最適化)
- エスカレーション対応 (重大リスク案件のCxOレベル折衝・危機管理)
3. 組織マネジメント
- DS組織の0→1構築
- 採用戦略立案・面接・オファー判断 (コンサル出身者・エンジニア・DS人材の獲得)
- 等級・評価制度の設計 (コンサル型キャリアラダー：Analyst → Associate → Manager → Director → Partner)
- Director層の目標設定・評価・コーチング
- 採用ブランディング戦略 (コンサルファーム・テック企業からの人材獲得チャネル構築)
4. プロジェクトデリバリー統括
- FDE / エンジニアチームとの協働によるプロジェクトデリバリー統括
- ポートフォリオマネジメント (複数AXプロジェクトの優先順位付け・リソース配分最適化)
- プロジェクト標準化・方法論の確立(AXデリバリーフレームワーク、品質基準、ナレッジマネジメント体系の構築)
5. 事業開発・パートナーシップ
- プロダクトチームへの顧客フィードバック還元、新プロダクト / 機能の企画提案
- 新規事業領域の開拓 (業界特化型AXソリューション：金融AX、製造AX、小売AX等のバーティカル展開)
- 戦略的アライアンス統括 (クラウドベンダー共同GTM、SIerパートナープログラム設計、コンサルファーム協業スキーム構築)
- ソートリーダーシップ (カンファレンス基調講演、書籍執筆、メディア露出を通じたプレゼンス向上)

【成果指標 (KR) 】
- DS事業部の年間売上目標達成
- エンタープライズ顧客獲得数
- AXプロジェクト成功率 >= 80% (PoC → 本番化 → ROI実現)
- DS組織の構築
- 対外発信・ソートリーダーシップ (カンファレンス登壇、メディア寄稿、事例公開)

ポジション・部門の魅力
当社は、設立から約3年で国内エンタープライズ向け生成AIプラットフォームのリーディングカンパニーとして急成長を続けています。親会社は当グループの体制を構築しており、当社は当グループの戦略的中核子会社として、グループ全体のAI Transformation (AX) を牽引する役割を担っています。特定の企業の「Deployment Strategist」モデルと大手コンサルティングファームの「パートナー」モデルを融合した新組織「Deployment Strategy (DS) 事業部」を新設し、単なるSaaS導入ではなく「業務プロセス再設計 × AIエージェント実装」によるAXコンサルティング事業を0→1で立ち上げ、統括する重要なポジションです。

▼職務内容これまで、事業成長に伴って増大する業務をエンジニアリングによって支え、業務プロセスの効率化とスケールを実現してきました。
現在は、商品情報整備や問い合わせ対応、営業提案、部門横断での要件整理といった判断
・実行業務が複雑化しています。
こうした状況を踏まえ、人手中心の運用から脱却し、生成AI
・AIエージェント技術を活用して社内業務そのものを再設計することで、さらなる飛躍的な生産性向上を目指しています。
その実現に向けて、当社ではAIエージェントを単なる補助ツールではなく、業務プロセスの一部として組み込み、継続的に改善可能な仕組みとして実装していきます。
開発プロダクトイメージとしては以下のようなものがあります。
1. 商品マスタや検索ログを活用し、商品情報整備や検索品質改善を支援する商品情報整備
・検索品質改善エージェント2. 問い合わせ内容や注文履歴、過去対応履歴を参照し、回答案作成を支援するカスタマーサポート向け問い合わせ解決エージェント3. 商談メモや仕様書、過去対応履歴をもとに、要件整理を支援する要件整理
・業務連携支援エージェント4. 社内ドキュメントや業務データを活用し、問い合わせ対応や定型業務を支援する社内ナレッジ活用
・業務実行エージェントAIエージェント開発エンジニアは、これらのAIエージェントの開発や社内業務への組み込み、実運用できる仕組み構築を担当していただきます。
業務システム
・データ基盤
・AIモデルを接続し、継続的に品質を改善しながら業務に定着させることが求められるポジションです。
▼主な役割CTO直下組織にて、AIエージェントを業務システムに統合するアプリケーション開発、LLMOps基盤の整備、業務プロセスへの組み込みまで一気通貫で担当いただきます。
AIエージェントを実運用可能な形で業務に定着させるためのエンジニアリングがミッションです。
[具体的な業務内容]1. AIエージェントアプリケーションの開発 - 生成AIを活用した業務支援システムの設計
・開発 - 社内システムやデータと連携するAIエージェント基盤の構築 - 業務フローに組み込まれるAIエージェントの実装および改善2. LLMOps
・評価基盤の構築 - LLMを利用したアプリケーションの運用基盤構築 - AIエージェントの品質評価および改善サイクルの設計 - モデル更新やプロンプト変更に伴う品質管理プロセスの整備3. RAG
・エージェント基盤の整備 - 社内情報および外部情報を活用するためのエージェント基盤構築 - 複数システムを横断した業務システムとのインターフェース設計4. 業務システムとのAI統合 - 業務部門と連携した要件整理 - AIエージェントを組み込んだ業務フローの設計 - 業務システムとAIエージェントを接続するツール連携基盤の設計 - 運用状況を踏まえた改善サイクルの構築[技術スタック]開発言語：Python / GoLLM：OpenAI / Geminiフレームワーク：OpenAI Agent SDKクラウド：AWS / GoogleCloudコンテナ：Docker / Kubernetes/ CloudRun※技術スタックは今後変わる可能性があります

業務概要:
当社は、DXチーム開発のリーディングカンパニーを目指す成長ステージにあります。これまでベンチャー企業のプロダクト開発を上流から下流まで一貫して担い、技術力と推進力で実績を積んできました。今後は超大手クライアントも手がけるため、コンサルティング部門を立ち上げました。本募集は、部門拡大の中核メンバーとして、案件参画を通じた価値提供、組織づくり、中長期的な事業戦略推進を担うコンサルタントを求めています。
近年、生成AI・AIエージェントを中心としたAI活用は「検証（PoC）」から「実装・定着」へと急速に移行していますが、現場では「PoCは実施したが本番導入に至らない」「業務課題とAI活用が結びつかず成果が出ない」「データ・IT基盤・セキュリティなどの設計が追いつかない」「現場と経営層の意思決定をつなぐ人材が不足している」といった課題が多く残っています。当社では、これらの課題を解決するため、AI領域における「構想〜実装〜定着」を一貫して推進できる中核人材を募集します。

具体的な業務:
【Manager職】
・大手クライアントの新規開拓および深耕、体制拡大
・AI領域の提案活動、キーマンとのリレーション構築
・プロジェクトの立ち上げ・推進・クロージング
・PoCで終わらせず、実導入・定着までリード
・AIコンサル組織の仕組み化の推進
・若手コンサルタントの育成・教育・マネジメント

【Senior Manager職】
・主要顧客の責任者として、プロジェクト品質向上と顧客貢献最大化
・AI領域の案件創出・大型提案の推進
・組織づくり・採用・育成・カルチャー浸透の主導
・経営幹部候補としての会社貢献

ポジション・部門の魅力:
・AI領域の構想策定 実装 定着までEnd to Endで支援できる
・技術理解に基づくコンサルティング（SIerとしての強み）
・成長フェーズならではの裁量とスピード感
・コアメンバーとして組織づくりにも関われる
・ワンプール制で業界に縛られずAI活用支援が可能

募集概要
当社では、アナリティクス、機械学習、そしてチーム横断の意思決定を支えるデータ基盤の構築・運用を担う データエンジニア を募集しています。
データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアと密に連携し、信頼性の高いデータセットやスケーラブルなデータパイプラインを構築する役割を担っていただきます。
特に、成長中の Data Center of Excellence（CoE） チームの一員としての貢献が期待されます。

データアーキテクチャ & パイプライン開発
1. 構造化／半構造化データの安定した取得、変換、配信を支えるデータパイプラインを設計・構築・運用
2. パイプラインの効率性、可観測性、保守性を確保し、適切なエラーハンドリングおよびモニタリングを実装
3. 分析やプロダクト向けの用途に対応した、スケーラブルな ETL/ELT ワークフローの開発

データ統合 & Data CoE 活動
1. 複数システムからのデータを統合し、一貫性のある構造とドキュメントを備えたデータセットを構築
2. 統一された指標定義、共通スキーマ、データ整合基準の策定に貢献
3. ドキュメント、データディクショナリ、データカタログの作成・整備によるデータの発見性と利活用の向上
4. データガバナンスや再現性の高い高品質なデータ運用のベストプラクティスを推進

アナリティクス支援
1. データサイエンティストおよびアナリストと協働し、分析・モデリング・ダッシュボード作成に適したデータセットを提供
2. ステークホルダーの分析ニーズを理解し、探索、実験、パフォーマンス分析に最適なデータモデルを設計
3. データの一貫性、アクセス性、分析効率向上に向けた議論・施策に参加

業務概要:当社は、テレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長に貢献するエージェンシーです。当社開発組織では、テレビCMの効果を可視化・分析する「自社サービス」に加え、マーケティング統合分析（MMM）によるメディア貢献度の分析や予算最適化などのソリューションを提供しています。今後は「自社サービス」の展開に加え、社内の業務基盤についても「人とAI（テクノロジー）の役割分担」を前提に根本から再設計を進め、「AIネイティブ」な業務基盤の構築を推進していきます。

具体的な業務:
1. AIエージェント基盤の設計・開発・運用: LLMプラットフォーム（Bedrock, Vertex AI等）やエージェント基盤（LangGraph, CrewAI等）を活用したシステムの構築。
2. 評価・改善サイクルの設計: AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定。
3. 運用基盤の構築: MCP（Model Context Protocol）や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計。
4. 可観測性の確保: エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決。
直近の取り組み: セキュアなAI基盤の構築（広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備）。
将来的な取り組み: 自社サービスのAIエージェント化、マーケティングAIエージェントの提供、Human in the loop設計の高度化。
実際の業務進行: 社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積。

ポジション・部門の魅力:
やりがい: AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
魅力: 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。パートナー、当グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習を中心としたデータサイエンスの力で解決するために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。

・データ分析、モデル作成
　-データ要件の整理、技術スタック選定
　-データの前処理、EDA、可視化
　-最適な手法の調査、選定
　-モデルの作成、精度性能評価
　　ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
・プリセールス活動、提案内容レビュー
　-受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
　-整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・技術の横展開・技術ブランディング
　-実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
　-技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査、選定
・モデルの作成、精度性能評価
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ)
　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング
　- 数理最適化などの数理モデリング
●エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
●提案活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）

【ミッション】
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、当社が描く未来を共に創っていただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査・選定
・モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
●エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
●提案活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
●チームリーディング、メンバーメンタリング
・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）

決済サービス事業の情報セキュリティおよびシステムリスク管理を統括するスペシャリストとして、Fintech事業、ひいてはグループ全体のGRC管理態勢強化に貢献していただきます。各部署と連携し、社内意識の向上を目的とした施策の企画・導入、ポリシーやプロセスの策定・実行をリードしていただきます。


本ポジションでは、ITシステムを中心に、グループのリスク管理部門、コンプライアンス部門、プロダクト・エンジニアリング部門と緊密に連携し、金融事業におけるIT Risk Management全般を担っていただきます。

具体的には、以下の業務に幅広く携わっていただきます。

・戦略策定と体制構築: 情報セキュリティおよびシステムリスク管理態勢の方針策定、規程類の整備、体制設計・構築、および継続的な改善を推進します。
・リスクアセスメントと対応: システムリスクの評価と軽減策の実施、およびシステムリスクのモニタリングを行います。
・プロセス設計と改善: 情報セキュリティおよびシステムリスク管理に関するプロセスの設計・構築、文書化を行い、既存プロセスの改善を継続的に実施します。
・教育と啓蒙: 情報セキュリティおよびシステムリスク管理に関する社内教育・啓蒙活動を企画し、実施します。
・プロジェクト支援: 各種金融プロジェクトを情報セキュリティおよびシステムリスク管理の観点から支援します。
・インシデント管理: システム障害の管理、分析、報告を行うとともに、セキュリティインシデント発生時の対応を主導します。
・外部委託管理: 外部委託先、外部ベンダー、外部サービスの利用に関わるセキュリティ管理を徹底します。
・監査・検査対応: 情報セキュリティに関する監査、検査対応、および内外監査対応、当局検査対応をスムーズに行います。
・上記に加え、コンプライアンス関連業務やその他のIT Risk Management関連業務についても、状況に応じてご担当いただく可能性があります。

ユニークなチャレンジ
・AI・LLMを活用した新たなIT Risk Mamagement管理態勢の構築
・Fintech事業、ひいてはグループ全体のGRC管理態勢を経営視点で強化していく取り組み
・優れたエンジニアリングチームと連携し、変化の激しい環境の中で次世代の管理態勢の標準を構築

本ポジションでは、ITシステムを中心に、グループのリスク管理部門、コンプライアンス部門、プロダクト・エンジニアリング部門と緊密に連携し、金融事業におけるIT Risk Management全般を担っていただきます。

具体的には、以下の業務に幅広く携わっていただきます。

・戦略策定と体制構築: 情報セキュリティおよびシステムリスク管理態勢の方針策定、規程類の整備、体制設計・構築、および継続的な改善を推進します。
・リスクアセスメントと対応: システムリスクの評価と軽減策の実施、およびシステムリスクのモニタリングを行います。
・プロセス設計と改善: 情報セキュリティおよびシステムリスク管理に関するプロセスの設計・構築、文書化を行い、既存プロセスの改善を継続的に実施します。
・教育と啓蒙: 情報セキュリティおよびシステムリスク管理に関する社内教育・啓蒙活動を企画し、実施します。
・プロジェクト支援: 各種金融プロジェクトを情報セキュリティおよびシステムリスク管理の観点から支援します。
・インシデント管理: システム障害の管理、分析、報告を行うとともに、セキュリティインシデント発生時の対応を主導します。
・外部委託管理: 外部委託先、外部ベンダー、外部サービスの利用に関わるセキュリティ管理を徹底します。
・監査・検査対応: 情報セキュリティに関する監査、検査対応、および内外監査対応、当局検査対応をスムーズに行います。
上記に加え、コンプライアンス関連業務やその他のIT Risk Management関連業務についても、状況に応じてご担当いただく可能性があります。

ユニークなチャレンジ
・AI・LLMを活用した新たなIT Risk Mamagement管理態勢の構築
・Fintech事業、ひいてはグループ全体のGRC管理態勢を経営視点で強化していく取り組み
・優れたエンジニアリングチームと連携し、変化の激しい環境の中で次世代の管理態勢の標準を構築

業務概要: 上級開発エンジニアとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど、幅広い業界のプロジェクトにおいて、要件定義からリリース、運用保守までの全工程を技術主導していただきます。特に現在は、生成AI（LLM）の導入やRAG（検索拡張生成）を用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しており、これらの技術選定やプロトタイプ開発も積極的にお任せします。
役割・ミッション: 要件定義からリリース、運用保守まで一貫した開発工程を推進します。大規模・直取引案件をリードすると共に、顧客のビジネス課題に踏み込んだ提案活動や「次代に通用するチームビルド」をお任せします。生成AIやLLM等の先端技術を深く理解し、実際のビジネス現場で安定稼働する機能へと昇華させていく役割を担っていただきます。
具体的な業務:
・要件定義〜設計、実装、テスト、リリースまでの一貫したリード。
・生成AI等を活用したシステム設計・開発および最新技術の評価・検証。
・自社社員を中心としたチームのマネジメントおよび後進育成。
・顧客とのリレーション構築および技術的な提案活動。
●顧客の業界例: 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空
プロジェクト事例:
・生成AI（LLM）を活用した顧客対応自動化システムの設計・開発
大規模言語モデルを導入し、RAG（検索拡張生成）等の手法を用いて回答精度を向上させ、商用環境へ適用。
・大規模な通信サービスにおけるデータ活用基盤の構築
膨大な利用ログやテキストデータを整理・解析し、サービスの利便性向上や業務効率化を実現。
・マルチクラウド環境（AWS/Azure/GCP）でのSaaSプラットフォーム開発
モダンな技術スタック（TypeScript, Go, React等）を用い、要件定義からリリースまで一貫して推進。
・大規模基幹システムのマイグレーションおよびクラウド化
既存の複雑なシステムを最新のアーキテクチャへ移行し、ビジネスの機動力向上を支援。
●よく使われる開発言語、フレームワーク、サービス
・開発言語: Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP
・フレームワーク: Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django
・プラットフォーム/ツール: OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes
・クラウドサービス: AWS, Azure, Google Cloud (GCP)
・データベース: PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等)
・AI関連技術: LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成)
・開発支援/管理: GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール
ポジション・部門の魅力:
当社は現在、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。組織体制の導入に伴い、各部門で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。選考内でご意向を鑑み、適切な部署へと配属させていただきます。
・最先端技術を「社会のインフラ」へ実装する手応え
大規模サービスの裏側で、生成AIやLLMなどの先端技術を単なる実験で終わらせず、社会が信頼できる「動くシステム」へと昇華させる実感を直接得られます。
・プロパー主義による「最高のチーム体制」での開発
自社開発のシステムでエンジニアのスキルを可視化し、適性と素養を兼ね備えた自社メンバー中心のチームで開発を行います。仲間と切磋琢磨しながら、マネジメントやコーチングスキルを磨ける環境です。
・圧倒的な成長率と柔軟なキャリアパス
高い還元率に加え、クラウドアーキテクトやテクニカルPM、ITコンサルタントなど、個々の強みを活かして縦にも横にも広がる多彩なキャリア形成が可能です。