Pythonの転職求人

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・HRBP(課長相当職)として、事業幹部・ラインマネージャーの戦略パートナーとなり、事業成長に資する人財・組織戦略を企画・実行します。
・人財獲得・育成・配置、組織開発、エンゲージメント向上、労務・働き方改革まで、HR全領域を俯瞰し、統合的にマネジメントします。

【職務詳細】
・事業戦略に基づく中長期の人財・組織戦略の策定および実行
・事業幹部への提言、意思決定支援
・人事／労務／教育等のCoEと連携した施策立案・推進
・組織変革、マネジメント力強化、人財ポートフォリオ最適化のリード
・高度・複雑な個別人事課題への判断およびリスクマネジメント

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・事業の意思決定に直結するHRBPとして、自身の提言が組織・事業成果として可視化されるやりがいの大きいポジションです。
・IT・デジタル人財マネジメントの最前線でHRBPとしての総合力を高めることができ、将来的にはシニアHRBP、BU人事責任者、全社人事企画などへのキャリア展開が可能です。

職務内容
マーケティング、PR、経営戦略の結節点に立ち、以下のミッションを遂行します。

・戦略的ナラティブの構築
自社のMVVを基準とした、社会構造的課題と顧客の実務課題を接続した、年間を通じたメッセージ戦略の策定。

・フラッグシップ・コンテンツの開発
独自の調査レポートや「人事データ×AI」に関するトレンド分析、論考記事の企画・制作ディレクション。

・マルチチャネル展開支援
制作したコンテンツをウェビナー、展示会、メディア寄稿、SNS、営業資料等へ最適化し、Demand Generationを最大化。

・エグゼクティブ・ブランディングの実行
経営陣の専門性を可視化し、業界内での権威性を高めるプロファイリング戦略の実行。

ポジションの魅力
●市場の「意思決定基準」を創る
既存の枠組みで競うのではなく、自らの発信によって新しい市場のカテゴリーや価値観を定義する、戦略性の高い挑戦ができます。

●経営・事業戦略への深い関与
会社のビジョンを具体的な戦略メッセージへと昇華させるため、経営陣と密に連携し、事業の根幹に触れることができます。

●事業成長と組織成長の両面への貢献
マーケティング成果（リード創出）だけでなく、組織の長期的な競争力にも直接寄与できる稀有なロールです。

データ活用による当行の分析文化醸成の促進に貢献できる人材を募集しています。ビックデータの分析だけでなく、AI開発、アプリ開発や勉強会の主催など、データを介して多岐にわたる経験を積んでいただくことが可能です。

＜業務詳細＞
・機械学習を用いた課題解決：ターゲティング、需要予測、不正検知、テキスト分類・画像認識など様々なテーマにおいて、ビジネス課題を定義。モデルを設計しインパクトや実現度を評価します。データ前処理からモデル訓練、評価、デプロイまで一連の流れを担当いただきます。

・データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。

<ステークホルダー>
営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。
またグループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。

当社のタレントマネジメントプロダクト（人事評価、人事データ分析、組織診断等）を活用し、顧客の組織課題に対するコンサルティングを行っていただきます。

特に本ポジションでは、「導入前フェーズ」における有料コンサルティングを通じ、顧客の構造課題の特定や優先順位の設計、CXO層を含む組織全体との合意形成を担当します。



＜具体的な業務内容＞

・現状分析と課題特定（導入前アセスメント）: 顧客の経営戦略や人事戦略をヒアリングし、組織上のボトルネックを特定。人事、労務、勤怠、給与など、人事領域全般にわたる業務プロセスの可視化と再設計。

・人事施策の提案・策定: タレントマネジメントシステムを通じた評価制度の運用設計、ハイパフォーマー分析、離職防止施策などの立案。

・ データドリブンな意思決定支援: 「当社人事データ分析」を用い、人的資本開示や組織状態の可視化に基づく経営層への提言。

・ プロジェクトマネジメント: 導入フェーズから定着、そして成果創出（ROIの最大化）に至るまでの一連のプロジェクトリード。コンサルタントとして上流の設計部分から責任を持ち、導入スピードを加速させる。

・ ナレッジ蓄積・プロダクトフィードバック: 現場の課題に基づいたコンサルティング手法の型化、および開発チームへのプロダクト改善提案。

ポジションの魅力
●「コンパウンドSaaS」ならではの圧倒的なデータ量

人事労務から勤怠、給与まで繋がった「1つのデータベース」を武器にできるため、表面的な改善ではなく、給与や残業時間、属性情報を掛け合わせた本質的な組織分析が可能です。


●経営に近い「攻めの人事」を支援する

事務作業の効率化だけでなく、企業の競争力の源泉である「ヒト」の活性化に直接寄与できます。経営層や人事部長クラスと対等に渡り合い、組織全体の合意形成を行う経験が積めます。


● 事業成長を加速させる裁量

決まったパッケージを売るのではなく、プロダクト導入を前提とした有料ワークショップなどのサービス内容自体を自ら設計・構築できるフェーズです。

・システム開発職 / プログラミング職
オープン系Webシステムの開発、IoTやAI関連、データ分析、インフラ設計構築、自社アプリ開発など。

様々なプロジェクトがあり、特定の業種に偏っていないため、やりたい業務ができます。ご本人の希望、スキル・経験を対話し、丁寧に案件を決めていきます。

案件によっては在宅勤務も可能です。

【プロジェクト例】
・飲食業界向け予約システム開発
・スマホ用メディアサイト開発
・臨床研究管理システム開発
・コンシューマー向けゲームアプリ開発
・車載ECU制御開発
・FXシステム開発
・ロボットコントローラー開発
・サーバー、ネットワーク設計構築／保守／運用
※スキルにあったフェーズからお任せしていきます。

【言語】
Java／PHP／JavaScript／Python／GO／Kotlin／Swift／C／C#／C++／Ruby／HTML／CSS／VB.net／TypeScriptなど

エンジニアの希望に反した案件の強制を一切行っておらず、やりたいことができる環境を提供いたします。
キャリアについてもスペシャリスト志向、PM志向といった希望のキャリアパスへ向けて会社一丸となって成長のサポートをいたします。

●業務概要
DX推進部門に配属。入社後約2年間は出向先企業へ出向し、DX・クラウド領域の開発に従事していただきます。ビジネス部門と密接に連携し、システム開発の立ち上げからリリースまでを迅速に実現する役割を担います。出向後は当社にて、出向先企業との協業で得た業務知識と開発経験を活用し、後進の育成や社内技術レベルの向上に貢献します。

●具体的な業務
1. 出向先企業のDX推進部門にて、DX・クラウド領域の開発に従事。
2. ビジネス部門と直接対話しながら、多くのプロジェクトをアジャイル開発で推進。
3. 業務要件の作成、フィードバックの受領を通じてプロジェクトに深く関与し、やりがいを実感。
4. イノベーティブな取り組みを通じて、自己とチームの両方の成長を実感。
5. 出向後は当社にて、得た業務知識と開発経験をもって、それらの活用や後進の育成を担い、社内の技術レベルを引き上げ、当グループ全体のデジタル化促進、お客さまへの価値提供へと繋げる。

●ポジション・部門の魅力
* システムエンジニアとしての経験を積む中で、技術的にリードする存在として成長できるキャリアパスが用意されており、スキルとリーダーシップを発揮し、チームを牽引するポジションを目指せます。
* UI/UXを意識したWEBシステムの構築はもちろん、大手プラットフォーマーとのAPIを通じたビジネス構築にも携わっており、目に見える形で出向先企業のビジネスを支えている実感が得られます。
* チームメンバーは20 30代の若い社員が多く、成長を日々感じながらイキイキと仕事をしています。職場には非常に相談しやすい雰囲気があり、協力的で尊敬できるメンバーが沢山います。
* テレワークを中心に、柔軟な働き方が可能です。
* 実績例：自社製品、自社サービス、自社サービスなど。
* 開発環境・要素技術：GoogleCloud、AWS、Node.js、Java、React、Slack、GoogleChat、Asana、Figma、Confluence。

業務概要:急成長を遂げる当社のヘルスケア本部。これまでは急拡大に伴うデータ基盤の構築に注力してきましたが、現在は整備された膨大なデータを「事業成長の羅針盤」へと昇華させ、意思決定の質を高める第2フェーズにあります。現在、現場では日々多くのアドホックな分析依頼が舞い込んでいますが、それらをこなすだけでなく、経営企画・管理部の一員として現場へ深く入り込み、KPIの妥当性から経営判断のサポートまで、データに基づいた事業推進をリードしていただきます。当社の次なる柱となる事業で、自らの分析を武器に、業界の変革に挑みたい方。一度お話ししませんか？

具体的な業務:
1. SQLやPython、BIツールを活用した定量分析、課題抽出、レポート作成
2. 事業／経営視点に基づいたKPIの設計・モニタリング体制の整備
3. 蓄積データをもとにした、仮説検証や事業改善の支援
4. 各部門と連携したデータ利活用の促進（CRM・マーケ・経営企画等）
5. 現場マネジメント層や経営層との対話を通じた、意思決定のサポート

ポジション・部門の魅力:
・事業の未来を左右する、経営課題へ取り組むやりがい
・経営層と仕事をすることで得られる成長機会
・他部署の人を巻き込んでいく面白さ
・当グループのバックアップ体制が整備されており、経験の薄い領域はサポートを受けながら経験を積む事ができる
・当社の中でも注力事業の中枢で、成長の舵取りを担う
・「データ基盤はあるが活用はこれから」という、最も裁量の大きいフェーズ
・分析結果が経営・事業レベルの意思決定に直結する影響力
・「強いデータ組織」を自らデザインし、立ち上げる経験
・分析スキルに加え事業・プロダクト視点を極めた市場価値の高いアナリストへの成長
・目標を掲げ、計画値以上のスピードで成長しています。これからは自社サービスだけではなく新たに立ち上げた複数の新規事業を伸ばしていくところで、まさに「第二創業期」とも呼べるフェーズにあります。このタイミングでご参画いただくことで、0→1の事業立ち上げと1→100への垂直立ち上げ、その両方のダイナミズムをデータ主導で経験することが可能です。今後の展開においては、医療という「社会貢献性」と、巨大市場を勝ち抜く「市場性」をデータによって両立させる、極めてチャレンジングな環境が待っています。単なる「分析担当」に留まらず、自ら意思決定のスタンスを持ち、事業成長をダイレクトに牽引したい方にとって、これ以上ない打席となるはずです。
・分析結果が即座に施策や経営判断へ反映される圧倒的なスピード感
・データ組織の価値やミッションを自ら定義しデザインする経験
・現場のマネジメントや経営層と対等に議論し、意思決定をリードする力
・急成長するヘルスケアビジネスの裏側をデータから深く理解できる
・膨大なデータを武器にトップシェア獲得への最短距離を自ら描き、事業を牽引する手応え
・垂直立ち上げで市場を席巻するこのフェーズにおいて、自らの分析と提言が事業の命運を分ける 。そんな「自分がこの事業を育て、組織を創り上げた」と確信できる、濃密なキャリアを築きたい方に最適なポジションです。

業務概要:
私たちの目標は、AIチャットボットの構築をはるかに超えています。私たちは「企業の脳」を構築しています。これは、AIが企業のすべてのSaaSツールを統合し、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です。自社サービスを中心に、データベースが与えられれば、個別のアプリケーションは不要で、AIが作業を実行し、結果のみを返す世界を実現しています。
「企業の脳」は決して停止してはなりません。自社サービスが顧客企業に対して承認ワークフロー、リソース割り当て、見込み客発見などのタスクを24時間365日自律的に実行する世界では、プラットフォームの稼働率99.9%は最低限の要件です。同時に、ワークフローが同時に実行される環境での推論およびインフラコストの最適化、そして開発者体験の向上は極めて重要な要求です。
Agent Harness Engineerが「エンジンを構築する人」であるならば、Software Engineer (AI Platform)は「エンジンが確実に動作する環境を構築する人」です。Kubernetesクラスターの設計と運用、オブザーバビリティインフラストラクチャ、推論コスト最適化、CI/CDパイプライン開発 これは、バックエンドエンジニアリングの力で「企業の脳」のインフラ全体を支えるポジションです。
ミッション: 「企業の脳」が24時間365日、決して停止しない世界を支える。AIエージェントが安全に、迅速に、そして確実に動作できるようにする共有基盤 バックエンドサービス、実行環境、オブザーバビリティ、ガバナンス を設計、構築、運用します。プラットフォーム全体の信頼性とコスト効率を最大化します。

具体的な業務:
Software Engineer (AI Platform)として、バックエンドエンジニアリングを通じてAIプラットフォーム全体の信頼性、パフォーマンス、コスト効率を強化します。
- バックエンドサービスの設計、実装、運用、およびKubernetesクラスターとクラウドインフラストラクチャの最適化
- AIエージェントに特有の障害を迅速に検出・解決するためのオブザーバビリティインフラストラクチャ（トレーシング、ロギング、メトリクス）の設計と構築
- 推論コストおよびインフラコストの最適化を通じて、直接的なビジネスインパクトのある改善を提供
- SLI/SLOの設計と運用、オンコール、インシデント対応を通じて99.9%の稼働率を維持
- CI/CDパイプラインの構築と開発環境の改善を通じて、社内エンジニアの開発者体験を向上

職務内容:
- バックエンドサービス＆プラットフォーム開発
- AIプラットフォーム向けバックエンドサービスの設計、実装、運用
- Kubernetesクラスターの設計、構築、運用
- クラウドインフラストラクチャ（GCP）のアーキテクチャ設計と最適化
- IaC（Terraform）によるインフラのコード化と自動化
- 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、GPU管理）
- オブザーバビリティ＆ガバナンス
- オブザーバビリティスタック（トレーシング、ロギング、メトリクス）の設計と構築
- AIエージェントに特化したトレーシングの実装（推論リクエスト追跡、ツール呼び出し可視化）
- データアクセスおよび権限管理インフラストラクチャの構築
- セキュリティ要件への対応
- SRE＆信頼性
- プラットフォーム稼働率99.9%以上を維持
- SLI/SLOの設計と運用
- オンコール、インシデント対応、ポストモーテム
- インシデントMTTRの継続的な改善
- 開発者体験
- CI/CDパイプラインの構築と改善
- 開発およびステージング環境の維持
- 社内エンジニア向けインフラドキュメントの作成と維持

例:
シナリオ1: 推論パイプライン向けバックエンドサービス最適化。推論リクエストの急増によりバックエンドサービスのレイテンシが悪化。リクエストパターンを分析し、キャッシング戦略を再設計し、バックエンドサービスに非同期処理を実装。結果: P95レイテンシが40%改善し、推論コストが20%削減。
シナリオ2: エージェントトレーシングインフラストラクチャの構築。AIエージェントの障害の根本原因分析に時間がかかりすぎる。推論リクエスト → ツール呼び出し → 外部API統合の全フローを可視化するOpenTelemetryベースのトレーシングインフラストラクチャを設計・実装。結果: MTTRが50%削減。
シナリオ3: マルチテナント環境でのコスト最適化。同時顧客にサービスを提供するマルチテナント環境で、テナントごとのリソース消費を可視化するダッシュボードを構築。使用パターンに基づいてリソース割り当てを最適化することで、インフラコスト（$/request）が15%改善。

ポジション・部門の魅力:
- バックエンド × インフラの交差点 バックエンドエンジニアリングの力でプラットフォーム全体を支える新しい領域。
- AI時代のプラットフォームエンジニアリング 従来のインフラ/SREを超え、推論コスト最適化、GPU管理、エージェントトレーシングなど、AI特有の課題に取り組む。
- 大規模クラウドインフラ設計 Kubernetes、イベント駆動型アーキテクチャ、オートスケーリングを用いた大規模分散システムの設計・運用経験を積む。
- 実質的なインパクトのあるコスト最適化 推論およびインフラコストの最適化は、直接ビジネスインパクトにつながる。$/requestの改善はすべての製品に波及する。
- すべての製品を支える 本番環境で99.9%の稼働率をサポート。すべてのAIエージェントはあなたが構築するインフラ上で動作する。
- 急成長環境 スタートアップで、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る。

チーム構成:
開発組織にはメンバーがいます。
- Software Engineers (AI Platform)は以下のグループで活動します:
- Infra クラウドインフラストラクチャとSRE
- Data データパイプラインと分析インフラストラクチャ
- Agent Harness エージェント実行フレームワーク
- 密接に連携する役割:
- Agent Harness Engineer エージェント実行インフラストラクチャの設計と実装
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発
- AI QA Specialist 評価パイプライン連携
- Product Manager 製品設計と非機能要件定義

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。

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。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。
ミッション: 「企業の脳」が24時間365日止まらない世界を支える。AIエージェントが安全・高速・確実に動作するための共通基盤 バックエンドサービス、実行環境、観測性、ガバナンスを設計・構築・運用し、プラットフォーム全体の信頼性とコスト効率を最大化する。
期待する役割について: Software Engineer (AI Platform) として、バックエンドエンジニアリングの力でAIプラットフォーム全体の信頼性・パフォーマンス・コスト効率を支えていただきます。
- バックエンドサービスの設計・実装・運用を担いながら、Kubernetesクラスタやクラウドインフラの最適化にも取り組む
- 観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) を設計・整備し、AIエージェント特有の障害を迅速に検出・解決する
- 推論コスト・インフラコストの最適化により、ビジネスインパクトに直結する改善を実現する
- SLI / SLO の設計・運用、オンコール、インシデント対応を通じて高い稼働率を維持する
- CI/CDパイプラインの構築・改善、開発環境の整備を通じて社内エンジニアの開発者体験を向上させる

【具体的な業務】
バックエンドサービス・プラットフォーム構築:
- AIプラットフォームのバックエンドサービスの設計・実装・運用
- Kubernetesクラスタの設計・構築・運用
- クラウドインフラ (GCP) のアーキテクチャ設計・最適化
- IaC (Terraform) によるインフラのコード化・自動化
- 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、GPU管理)
観測性・ガバナンス:
- 観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) の設計・整備
- AIエージェント特有のトレーシング (推論リクエストの追跡、ツール呼び出しの可視化)
- データアクセス・権限管理基盤の構築
- セキュリティ要件への対応
SRE・信頼性:
- 高いプラットフォーム稼働率の維持
- SLI / SLO の設計・運用
- オンコール、インシデント対応、ポストモーテム
- インシデント MTTR の継続的改善
開発者体験の向上:
- CI/CDパイプラインの構築・改善
- 開発環境・ステージング環境の整備
- 社内エンジニア向けのインフラドキュメント整備
業務シナリオ例:
- シナリオ 1: 推論パイプラインのバックエンドサービス最適化
推論リクエストの急増に伴い、バックエンドサービスのレイテンシが悪化。リクエストパターンを分析し、キャッシュ戦略の再設計とバックエンドサービスの非同期処理化を実装。レイテンシを大幅に改善しつつ、推論コストを削減。
- シナリオ 2: エージェントトレーシング基盤の構築
AIエージェントの障害原因特定に時間がかかっている課題を解決するため、OpenTelemetryベースのトレーシング基盤を設計・実装。推論リクエスト → ツール呼び出し → 外部API連携の一連のフローを可視化し、MTTRを短縮。
- シナリオ 3: マルチテナント環境のコスト最適化
多数の顧客が同時利用するマルチテナント環境で、テナントごとのリソース消費を可視化するダッシュボードを構築。利用パターンに基づくリソース配分の最適化により、インフラコストを改善。
成果責任 (KR/メトリクス):
- プラットフォーム稼働率 >= 目標値
- エージェント実行レイテンシ P95/P99
- インフラコスト効率 ($/リクエスト)
- 開発者体験スコア (社内NPS)
- インシデント MTTR <= 目標値
チーム体制:
多数のメンバーが開発組織に在籍しています。
- AI Platform Engineerは以下のチームを横断して活動します:
- Infra クラウドインフラ・SRE
- Data データパイプライン・分析基盤
- Agent Harness エージェント実行フレームワーク
- 密接に連携する役割:
- Agent Harness Engineer エージェント実行基盤の設計・実装
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発
- AI QA Specialist 評価パイプラインとの連携
- Product Manager プロダクト設計・非機能要件定義

【ポジション・部門の魅力】
- バックエンド × インフラの交点 : バックエンドエンジニアリングの力でプラットフォーム全体を支える新しい領域
- AI時代のプラットフォームエンジニアリング : 従来のインフラ / SRE の枠を超え、推論コスト最適化、GPU管理、エージェントトレーシングなどAI特有の課題に取り組める
- 大規模クラウドインフラの設計 : Kubernetes、イベント駆動アーキテクチャ、オートスケーリングなど、大規模分散システムの設計・運用経験を積める
- コスト最適化のインパクト : 推論コスト・インフラコストの最適化が直接的にビジネスインパクトに繋がる。$/リクエストの改善が全プロダクトに波及する
- 全プロダクトの土台を支える : 多数の企業が利用する本番環境の高い稼働率を支える。あなたが構築したインフラの上で、すべてのAIエージェントが動く
- 急成長環境 : 急成長中のスタートアップで、多数のプロダクト展開をしており、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

大手企業を中心にとしたさまざまな業界のWebアプリやモバイルアプリの上流から開発工程までをご担当いただきます。
要件定義・開発・運用まで一貫して携わることができ、多くのアプリケーション開発を経験することが可能です。

【プロジェクト例】
●大手ネットバンキング向けシステム画面設計
担当領域：要件定義／基本設計／詳細設計／実装
言語：Objectve-C、Swift　OS：IOS/Android

●公庁向け大規模Web・モバイルアプリ開発プロジェクト
担当領域：要件定義／基本設計／詳細設計／実装／テスト／リリース／運用保守
言語：React（TypeScript）Spring Boot（Java）OS：Linux
React Native（TypeScript）OS：Android

●生保業界向け顧客情報管理Webアプリケーションのマイグレーションと新機能の追加
担当領域：要件定義／基本設計／詳細設計／実装
言語：Java、Spring　

【当社の魅力】
・Udemyを会社負担で活用、資格取得奨励制度など、従業員のスキルアップも応援！
・成果主義で30代前半にマネジメントを任される例もあり！
・明確な評価制度「昇給率7.7％」
・入社月から有休5日付与

従事すべき業務の変更の範囲：IT開発関連業務

当社プロダクトの導入が決定したエンタープライズ顧客に対して、既存システムからのデータ移行を技術面から推進いただきます。
データ移行に伴うスクリプトの改善やプロセスの標準化を進めながら、顧客ごとのデータ移行設計や推進を担っていただきます。

特に本ポジションでは、「テクニカルなアプローチによる移行業務の効率化」を重要なミッションとしています。
具体的には、移行ツールの開発・改善を中心に、データ移行プロセス全体の生産性向上を牽引していただくことを期待しています。
また、顧客とのコミュニケーションを通じてデータ構造や要件を整理しながら、技術的な観点から移行プロジェクトを推進していただきます。

＜業務詳細＞

（1）データ移行、データ変換基盤の構築・設計
・既存のデータ移行スクリプト（Python等）の改修、およびスクリプトによる移行作業の自動化
・移行作業の自動化や効率化
・データ移行・変換プロセスの標準化や仕組み化
・マニュアル整備 ・技術的なボトルネックの解消による、チーム全体の生産性向上

（2）大手企業の数十万件のデータ移行に向けた要件定義・データ移行向け開発
・顧客要件のヒアリング、および既存システムを踏まえたデータ移行の計画策定
・要件定義・既存システムからのデータ移行作業の実行管理（設計 テスト検証）
・SaaS導入に伴う環境構築・運用設計、および周辺システムとのデータ連携の調整・実現
・顧客の利用状況をデータで可視化するための設計・基盤構築

（3）プロジェクト推進における技術サポート・社内連携
・データ移行プロジェクト進行に伴う、カスタマーサクセスチームや開発チームとの技術的な連携・調整
・顧客とのキックオフや定例会議への「技術担当」としての同席サポート （※主担当としてのフロント折衝業務は既存メンバーが主導・するため、データ移行の実務と改善に集中いただける環境です）

【開発環境】
・サーバーサイド：Django, Express
・フロントエンド：React
・インフラ：AWS, Docker, Sentry, Hasura, Terraform
・モバイル：ReactNative, TypeScript, Firebase
・データ：AWS(S3, Athena, Glue), Redash
・コミュニケーション/タスク管理：Slack, notion
・リポジトリ管理：GitHub

●仕事の魅力
・「納品して終わり」ではない、自社SaaSならではのダイレクトな手応え
カスタマーサクセスチームや開発チームと密に連携するため、自分が手掛けたデータ移行がプロダクトの改善や顧客価値の向上に直接繋がります。事業成長の手応えをダイレクトに感じられるのは自社サービスならではの醍醐味です。

・大手企業の大規模プロジェクトを担うダイナミズム
大手企業のデータ移行作業では、数百万件以上の大規模なデータを扱うケースもあります。難易度の高いデータ分析やアーキテクチャの設計など、最上流から裁量を持って携わることができ、大きなやりがいとスキルアップを得られます。

・開発やCSと対等に議論できる、フラットで垣根のない環境
開発チームとはDiscord等で日常的にフラットなコミュニケーションを取り、CSチームとも頻繁に意見を交わします。縦割りや「下請け」といった壁はなく、エンジニアとしての専門性を発揮しながら、プロダクトの価値向上に向けて対等に議論できるカルチャーです。

・リモート・フルフレックスを活かした抜群の働きやすさ
フルリモート・フルフレックス制度を導入しており、ご自身のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能です。最高のパフォーマンスを発揮できるよう、働きやすさの整備にも力を入れています。

業務概要
当社は、AWS等のクラウド環境を活用しながら、モダンなアプリケーション開発を推進しています。お客様のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティング、要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で携わります。これから特に強化していきたいのが、生成AIを前提とした開発です。Claude / Claude Code をはじめとしたAIを積極的に活用し、開発生産性を高めるだけでなく、AIを組み込んだアプリケーションや新しい開発体験そのものにも挑戦していきます。まだ完成された形があるわけではありません。でも、もう動き始めています。これから試し、検証し、実践に落とし込みながら、AI時代の開発の当たり前をつくっていくフェーズです。

具体的な業務
1. Webアプリケーション／業務システムの設計、開発、テスト
2. 基本設計、詳細設計の実施
3. AWS等のクラウド環境を活用したシステム構築、改善
4. 生成AIを活用した開発プロセスの改善、実装支援、検証
5. AIを組み込んだ機能／アプリケーションの企画、実装、改善

ポジションの魅力
1. AI前提の開発に踏み込める: 生成AIを活用し、生産性向上だけでなく、AIを組み込んだアプリケーション開発にも挑戦できます。
2. 組織づくりにも関われる: まだこれからのフェーズだからこそ、開発文化や働き方を一緒につくれます。
3. 企画・設計・実装・改善まで幅広く携われる: 企画から運用まで幅広く関わり、価値提供の手触りを感じられます。
4. 挑戦と没頭を両立できる: 安心して挑戦し、深く入り込みながら成長できる環境を大切にしています。
5. 多様な専門性と交われる: 多様なメンバーと協働し、実装以外の視点も広げられます。

【業務概要】
【メンバー募集】
当社の成長に合わせて、基幹業務の改善や運用業務を経験したい方を募集します。

【具体的な業務】
＜入社後まずは＞
先輩・上司と一緒に仕事を進めるOJTを通じて、徐々に仕事を覚えていきます。

＜主な仕事内容＞
・自社基幹業務クラウドの運用対応
・各部門からの改善要望の検討・設計・実装
・各部門からのフローにそったレコード修正
・運用に関係する定例業務の実施
・今後実装されるアプリ（AIエージェントなど）の検討・設計・実装・運用業務
・インフラ運用業務にて人手が必要になった場合の補助的な役割

【ポジション・部門の魅力】
今後さらに拡大していく中でも『従業員が働きがいを感じ、高いモチベーションを維持できる組織』を構築していくために、今回コーポレート部門のマネージャー候補を募集します。

ノーコード／ローコード、RPAやAIなど、現場のDX推進を支援する業務効率化ソリューションの顧客提案、導入支援のための技術・ソリューション評価、ケイパビリティー強化、チームへの情報共有に携わるポジションです。顧客の業務効率化プロジェクトやデジタルトランスフォーメーションに向けたビジネス提案・導入支援の技術面をご担当いただきます。
また、主にMicrosoft Azureをベースとした、各種ソリューションやサービスを組み合わせたシステム構成を検討・提案いただきます。システム構成を検討・提案するだけが役割ではなく、将来広く利用されるであろうAI（特に自然言語処理、画像解析分野）等の、最新技術に関連したR&Dを行う役割も担うことを想定しております。
・ノーコード／ローコード、RPA・AI・OCRソリューションの詳細な技術評価や導入支援
・仮想環境やアプリ仮想化環境下におけるRPAツールの導入効果測定
・最新技術の習得、チームメンバーへの情報共有
・GCP、AWS、Azure、Watsonなど、AIプラットフォームの技術習得

◆技術・ツール例
RPA：UiPath、Blue Prism、Power Automate など
ノーコード／ローコード：Power Platform、Kintone など
生成AI・自動化：ChatGPT、OpenAI、AI-OCR、Chatbot など

◆主なクライアント
・中央省庁/独立行政法人/地方自治体
・広告代理店
・金融
・自動車メーカー
・大手アパレル会社
・大手オンラインプラットフォーム運用会社
・大手カード会社
・大手印刷会社
・大手通信会社

◆本ポジションのやりがい・得られるもの
・入札案件などにおけるチームでの提案書作成への積極的な参画
・ノーコード／ローコード、RPA・AI・OCRツールなどの技術習得・資格取得
・部門のマーケティング活動としてのWebサイト（HP）運営・情報発信
・最新技術のキャッチアップとAutomation Apps部門のケイパビリティ強化への貢献
・チーム内外への技術情報の共有・ナレッジ展開
・顧客提案に向けた技術的な検証・評価・導入支援への積極的な取り組み

◆キャリアパス
開発とコンサルティングのどちらもできる人材を目指すことを前提に、以下のいずれのキャリアパスを歩むことも可能です
・PM：部下を率いて、経営層に対してより上流の提案を行う
・アーキテクト：技術のスペシャリストとして専門性を極める

・市場動向や技術動向把握、業界のトレンドやニーズ等、価値起点も視野に入れた情報収集・分析を通じ、デジタルシステム＆サービスセクター、成長に寄与するあらゆる戦略策定・実行を推進する。
・業務の取纏め者として、社内関係部門と協働し、下位の者を指揮、進捗管理を行いながら、市場や顧客に関する課題・ニーズを把握するために主体的に行動する。

【職務詳細】
・新たな成長機会の獲得に向けた成長領域の探索を推進、マーケット調査〜主要プレイヤの抽出〜成長シナリオを策定し、幅広いステークホルダーと連携しながら市場開拓をリードする。
・顧客からのパートナー認知獲得の為のコンテンツ・ナレッジの整備やそれらを活用した営業伴走支援（顧客経営層との関係構築支援）を推進する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
魅力・やりがい：
成長市場の探索・提案活動を担い、業界横断の知見と企画力、視座の高いナレッジを習得できる
戦略の推進を通じて、社会課題の解決と新たな価値創出に貢献
キャリアパス：
市場を捉える力、社内外の多様なステークホルダーとの関係構築、日立の事業について理解を深めることで、企画立案、事業戦略企画、顧客提案力を強化出来る

【職務概要】
品質保証部は、独立した立場で客観性を維持しながら、SE部門と協働し総合的な品質を作り込みます。品質とは、信頼性・正確性だけでなく、使いやすさや要求充足度、サポート品質まで含まれます。重大事故や品質コンプライアンス違反を防ぐため、引き合いから納品までの各工程を監視・指導し、最終的な合否判定や稼働状況の監視を主導します。

【職務詳細】
上流工程から下流工程、本番稼働における品質確保に関する業務
・検査計画の立案と品質確保施策の遂行
・設計／製造／テスト各工程の品質検査（実機テスト含む）
・品質分析・改善提案、稼働に向けた最終判定
・稼働状況の監視、品質リスクの未然防止
※品質保証未経験でも、業務を通じて理解を深められます。

【職務概要】
品質保証部の職務は、品質保証の責任を担う独立部門としての客観性を維持しながらお客さまが満足する総合的な品質を SE部門と共同で作り込むことです。総合的な品質とは製品の信頼性や正確性だけでなく、使い勝手やお客さま要求の充足度、サポートサービスの品質等、多岐に渡ります。
重大事故未然防止・品質コンプライアンス違反防止に向けて、業務の取り纏め者として、SE部門に対して引き合い・提案からお客様引き渡しに至るまでの各工程の監視及び指導、最終的な合否判定、稼働状況の監視等に関する実務を主導します。

【職務詳細】
システム開発全般、上流工程から下流工程、本番稼働における品質保証のリーダー
　・プロジェクトに対する検査計画の立案、および品質確保施策の遂行
　・設計/製造/テストの各工程の品質検査（実機テストなど、成果物の現物確認を）
　・工程別の品質分析や改善事項の提示、システム稼働に向けた最終的な合否判定
　・稼働状況の監視、社外事故を含む品質状況の監視
　・SEとの調整・折衝、チームメンバの管理・育成など

【職務概要】
「暮らしを豊かにする提案を、あなたの手で」
本ポジションは、顧客と共にユーザーの体験価値を高めるサービスを創出する役割です。通信や金融はそのための重要な手段。社会課題や顧客の経営課題を整理し、社内の技術部門と連携して提案をまとめます。スピード感ある意思決定と調整力が求められるポジションです。

【職務詳細】
・顧客との打ち合わせで課題を整理し、方向性を明確化
・社内の技術部門と連携し、提案資料を作成
・通信・金融サービスを組み合わせた協創ビジネスを推進
・プロジェクト進捗管理、課題解決、意思決定をリード

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
このポジションの魅力は、顧客と共にユーザーの暮らしを豊かにするサービスを創出できること。通信や金融は手段であり、目的は社会課題解決。国内大手通信事業者グループとの協創を通じて、未来の暮らしを形にできます。スピード感ある意思決定と裁量を持ち、日立グループの幅広い技術を活用できる環境で、自らのアイデアを実現できます。

【職務概要】
デジタルシステム＆サービス勤労部 金融・社会BU勤労グループ部長代理として、金融・社会事業の従業員の働き方やエンゲージメント、健康経営などの観点から事業戦略の実行・成長の実現に必要な経営課題に取組みます。

【職務詳細】
主な業務は以下となります。
金融・社会事業分野における、
・事業戦略の実現のためにエンプロイリレーション戦略の策定
・エンプロイリレーションに関する施策のプログラムマネジメントおよびリソースマネジメント
・国内グループ会社のHR部門と連携したエンプロイリレーション施策推進
・人財業務本部のER領域業務共通化推進
・各種ステークホルダーとの協業・調整

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
【仕事の魅力・やりがい】
・競争力の厳選となるIT人財のエンゲージメント向上を通じて、日立グループのデジタルでの成長に大きく貢献することができます。
・獲得競争が激化するIT人財を対象として先端的な人財マネジメント施策をを企画・実行することができます。

【職務概要】
エネルギー部門の戦略を理解し、それにアラインした人事施策を企画・実行をはじめ、「創造性・生産性の高い働き方」「会社と従業員の高いエンゲージメント」とそれを支える心理的安全性の高い「活き活きとした組織づくり」を実現をリードする主任として、人事・労務両方の戦略の立案から運用（従業員、労働組合とのコミュニケーション含む）まで一気通貫に実施いただきます。
また、チームメンバーへの業務指示や業務支援等、チームマネジメントを行って頂きながら、自らのも具体的なタスクの遂行いただきます。
又、職務遂行にあたっては、各種ステークホルダーとのコミュニケーションを通じて課題点を把握し、それに基づく事業に貢献する施策の検討と実行が求められます。

【職務詳細】
部門のマネージャーとの議論、HRビジネスパートナーや関係部門と連携しながら、主任として、課長職等の支援を必要に応じて受けながら、以下業務を取り纏めの上、実行頂きます。　

　・エネルギー部門の戦略に合致した組織開発の遂行(タイムリーな人財配置・組織編成の推進)
　・全社施策に沿ったトータルリワード(処遇)施策の事業所内展開
　・ジョブ型を基盤とした各種施策の推進
　・従業員のタレントマネジメントを踏まえた適所適財の企画立案
　・技能スペシャリスト育成(表彰含む)施策の企画立案
　・多様な人財の活用・活躍推進に関する企画立案
　・従業員エンゲージメント及び生産性の最大化をめざした働き方改革の企画立案・推進
　・心理的安全性の高い組織づくりと、法令順守に向けた各種労務管理・コンプライアンス対応(従業員による個別相談対応含む)
　・勤怠・給与（ただし、シェアードで外部委託済）等の運用

【職務概要】
地方自治体・官公庁を中心としたお客様に対し、
インフラ維持からDX推進まで幅広い課題解決に関わるアカウント営業／ソリューション営業を担っていただきます。
基盤事業（上下水道・道路など）の更新提案に加えて、AIを活用したクラウドサービスや新規事業の協創など、
「地域の未来を変える提案」を自ら構想し、具現化する役割が期待されます。
グループ内の幅広い部門・技術・プロダクトをつなぎながら、顧客価値を最大化するプロデューサーとして活躍いただけます。

【職務詳細】
・自治体・官公庁（県・政令市など）向けのアカウント営業
・インフラ（上下水道・道路・環境・防災）領域の課題分析、解決策提示、入札対応
・AI・クラウドを活用したDXソリューションの提案・拡販
・グループ製品・ソリューションを最適に組み合わせた総合提案
・九州エリア全体の営業戦略策定（市場分析、新規開拓 など）

業務概要: 金融機関のAI人材育成・組織変革を担う上流コンサルタントポジションです。データサイエンティストやAIエンジニア、あるいはコンサルタントとしてのご経験を活かし、上流工程や人材育成領域へキャリアを広げたい方を歓迎します。シニアAIコンサルタントと共にAI・データ利活用人材育成に関するコンサルティング案件に参画いただきます。特に、AI・データ利活用人材の業務プロセス定義、人材像／スキル定義、インセンティブ制度設計、育成プログラム開発、育成プログラムの実施支援（事務局、講師、伴走支援）などを担当します。社内外の専門家と連携しつつ、金融業界の大手クライアントと直接連携しながらプロジェクトを推進します。人材育成に限らず、関連する領域のコンサルタントとも連携してデリバリーを行います。クライアントはほぼすべてが日本を代表する大手金融機関であり、高い業界理解とビジネスインパクトのある案件に携わることが可能です。

具体的な業務:
・金融機関向けのAI・データ利活用人材育成コンサルティング案件でのプロジェクト計画策定、進捗管理、関係者との調整・報告資料作成
・CoE組織におけるAI・データ利活用人材育成機能の立ち上げ・運営支援
・データ人材育成伴走支援、仕組みづくり
・AI・データ利活用の中長期戦略・ロードマップ策定
・データ活用ポリシー、ガイドライン、ルールの設計及び教育
・AIガバナンス（モデルの品質管理・セキュリティ・倫理面対応）の検討及び教育
・データサイエンティストやエンジニアの成果物を理解し、顧客への説明や橋渡しを実施

ポジション・部門の魅力:
プロジェクトの魅力:
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい案件に携われる
・開発した育成プログラム等が実際に大手金融機関に導入・活用される現場志向のコンサルティングの醍醐味を味わえる
・プロフィットセンターとしてのAI・データ利活用部門で、成果が事業価値に直結
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる
組織とカルチャー:
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感
成長環境:
・大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能
働きやすさと安定性:
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、健康保険組合加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（一定額まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

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

【職務概要】
・ロボティクス／AI／シミュレーション分野における研究開発を通じ、社会課題解決やフロンティア開拓につながるロボティクス技術の創出に取り組みます。
・特に、当社が提唱する「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプトの実現に向けた技術開発およびロボットシステムの試作・検証を担当します。
・担当分野における技術開発の責任者または専門家として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築します。
・自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出すことも求められます。

【職務詳細】
・上長からの指導を受けながら、組織が掲げる技術コンセプト実現に向けた研究開発の重要部分に関する計画・実行の責任を担います。とくに、ロボティクスの次のトレンドとして日立が提唱している「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプト実現に向けた技術開発やロボットシステム試作検証の主要部分の責任を担い、必要に応じてチームメンバと連携しながら、その責任を全うしていきます。
・ロボティクス関連イノベーションのロードマップ・戦略・実現計画の策定に関与し、上長からの指導を受けながらその計画遂行を牽引します。
・ロボティクスの動向およびその適用先候補の分野動向について、最新情報を収集し、組織の知識アップデートに貢献します。
・日立事業部/大学/パートナ企業との連携に向け、連携先候補の選定、連携計画の策定、連携活動の推進に主体的に関与します。
・研究成果物（研究報告書、特許、学会発表、論文など）を提出します。

【職務概要】
・ロボティクス／AI／シミュレーション分野における研究開発を通じ、社会課題解決やフロンティア開拓につながるロボティクス技術の創出に取り組みます。
・特に、当社が提唱する「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプトの実現に向けた技術開発およびロボットシステムの試作・検証を担当します。
・担当分野における技術開発の責任者または専門家として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築します。
・自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出すことも求められます。

【職務詳細】
・上長からの指導を受けながら、組織が掲げる技術コンセプト実現に向けた研究開発の重要部分に関する計画・実行の責任を担います。とくに、ロボティクスの次のトレンドとして日立が提唱している「作業工法とロボット構造のAI創発」コンセプト実現に向けた技術開発やロボットシステム試作検証の主要部分の責任を担い、必要に応じてチームメンバと連携しながら、その責任を全うしていきます。
・ロボティクス関連イノベーションのロードマップ・戦略・実現計画の策定に関与し、上長からの指導を受けながらその計画遂行を牽引します。
・ロボティクスの動向およびその適用先候補の分野動向について、最新情報を収集し、組織の知識アップデートに貢献します。
・日立事業部/大学/パートナ企業との連携に向け、連携先候補の選定、連携計画の策定、連携活動の推進に主体的に関与します。
・研究成果物（研究報告書、特許、学会発表、論文など）を提出します。

・自動車業界における大手企業に対するアカウント営業活動
・中長期且つグローバル視点でアカウント営業としてお客様ニーズ、課題の把握と解決策の提案、お客様のキーパーソンとの関係構築を図る。
・お客様に対し、社内、グループ各社(海外含む)、パートナー企業など、多くのステークホルダを結びつけることで、継続的なビジネス創出を図る

【職務詳細】
・自動車業界の担当営業として、営業戦略(お客様情報および自社の営業方針を纏めたアカウントプラン)を策定し、自・他事業部門の幅広い視点から顧客に最適なソリューションを企画・立案・選定し、受注に繋げる。
・全社的に幅広くネットワークを構築し、自事業部門で実用性が見込めるユースケースを探索、活用に向けた立案をしながら既存ビジネスの事業拡大に貢献する。
・自動車業界で求められる「モビリティサービスへの進化」を実現するための仕組みづくり、新たな価値創出を行うためのパートナーとなる。
・担当顧客である大手自動車メーカーの様々な部門(IT、製造、開発、販売、財務、人事、調達など)や、IT子会社に対するアカウント営業活動

【職務概要】
国内外の鉄鋼・非鉄金属メーカーに対するアカウント営業として、グループの総力を結集したソリューション提案を牽引いただきます。 単なる製品販売に留まらず、顧客の設備投資計画の初期段階から深く関与し、予算取得の支援から、商談、納入、プロジェクト完了までの一連のプロセスをリードする、極めて裁量の大きなポジションです。

【職務詳細】
・トータルプロジェクトマネジメント 商務条件の折衝、設備提案、見積作成、契約締結から、納期の進捗管理、検収・入金確認まで、ビジネスの入り口から出口まで一気通貫で担当します。

・アカウント・リレーションシップの構築 顧客の現場担当者はもちろん、経営層（エグゼクティブ）に対しても日立グループの窓口として対峙します。グループ内の各事業部門や技師と連携し、チーム日立を代表して顧客との強固な信頼関係を築き上げます。

・DXソリューションによる価値創造 深刻な労働力不足や生産性向上という課題に対し、日立の強みであるIT×OT（制御技術）を駆使したDXソリューションを提案。顧客の設備更新予算の取得を後押しする、付加価値の高い提案活動を行います。

業務概要:本社技術部門に所属し、事業を実施するに当たり発生する様々な技術的な課題の解決、および自社製品の品質向上に向けたオペレーション部門へのフィードバックを行います。また、海外製品の現地据付に主眼を置いて、現場にて滞りない据付作業ができるような計画作りを行います。

具体的な業務:
本社エンジニアリング部門に所属し、国内外の協力会社との契約に則った現場対応計画、現場工事の計画、リスクアナリシス、現場で発生する技術的な課題の解決支援、および自社製品の品質向上に向けたオペレーション部へのフィードバックを行います。
現場での経験をベースに、協力会社との契約を確実に理解し、現場計画とスムーズな開始を書面にて作り上げ、日本語のみならず英語を用いてコト（計画）をモノ（発電所）に変えて行く現場支援業務を行います。

独り立ちまでのイメージ:
最初の3か月は定期的な1on1を実施し、個人の様々な事情や悩みをヒアリングし、個々の事情にできるだけ合った業務を共に探ります。また、契約書、要領書、レター等の書面に関してオンボーディングを行い、徐々に慣れていける体制を取ります。
さらに、半年を目途として現場には必ずオンザジョブで入り込みを行います。海外とのやり取りはチームで対応する形としておりますので、独り立ち以降も語学的な面も必ずサポートされていく形になります。インターナショナルな部署になりますので、英語の上達のサポートも行います。

ポジション・部門の魅力:
当社は再エネ事業を世界各地で実現していくことを目指しています。発電所の場所は日本国内に留まらず、海外も含みます。日本にて発電所を作る場合も海外メーカーと協業することは多く、国際的な協業は多くあります。技術 x 英語 x 現場という組み合わせはキャリアプランとしては大きな強みを作り上げることができます。

●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,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。

【業務概要】テクノロジーコンサルティング＆ソリューション分野（TC&S分野）では、顧客企業の経営課題解決やビジネス成果の最大化に貢献するコンサルタントを募集しています。分野内の複数ポストから、書類上のご経験・適性を踏まえてご提案いたします。ご自身に適したポストを検討されたい方はこちらへご応募ください。

【TC&S分野とは】当社の事業領域のうち、公共・社会基盤、金融、法人分野は顧客業界特化型である一方、TC&S分野は業界横断で価値提供しています。最新のテクノロジーを用いて、お客様の課題解決に向けて伴走している組織です。中でも当分野のコンサルタントは、一例として以下のようなテーマを中心に、構想立案からサービス実装、運用定着までEnd to Endで顧客と並走し、社会的・経済的インパクトのある変革をテクノロジードリブンで実現します。

【具体的な業務】1. コンサルティング・戦略立案
・経営アジェンダやビジネステーマに基づいたDX/BX戦略の立案
・データドリブン経営に向けた構想策定・ロードマップ作成
・セキュリティやガバナンス強化の戦略支援（ポリシー策定、教育施策など）
・生成AIや自社AIエージェントを活用した業務変革テーマの企画・推進・KPI設計

2. サービス企画・アーキテクチャ設計
・Salesforce、ServiceNowなどの先進プラットフォームを活用した業務変革支援
・マーケティング領域におけるAI・BI・CDP等を活用したデータ統合・分析・施策立案
・各種業務における新規ソリューション企画、アーキテクチャ策定、PoC推進

3. 実行・伴走支援
・顧客と共に実行するプロジェクトマネジメントやエグゼクティブ報告対応
・データ利活用による業務改善や人材育成、スキル定着支援
・セールス、エンジニア、データサイエンティストと連携した成果創出支援
・マーケティング・広告運用・リサーチ業務の企画・実行・効果測定支援

4. システム構築・導入支援
・SalesforceをはじめとするSaaS/クラウドネイティブ技術の開発・導入
・BI・データ基盤の構築および可視化による意思決定支援
・開発パートナー・オフショアとの連携・マネジメント

【ポジション・部門の魅力】● 特徴・魅力
・業種業界にとらわれず、技術とビジネスの両面から社会課題・経営課題を解決する機会に関われます
・当社でのゼロトラスト実装やGlobal CSIRTの実績など、最高水準のセキュリティ・テクノロジー知見を活かせます
・国内外大手企業へのコンサルティング実績・ノウハウを通じて、高度なスキルと成長機会が得られます

● 職務の魅力
・新規ビジネス創出・スケールの経験
・生成AIや自社AIエージェントをはじめとした先進技術を活用し、ビジネス構想から立ち上げ、スケールまでを一貫して経験可能。
・豊富なリソースを活かしながらも、ベンチャーのようなスピードと裁量でチャレンジできる環境です。
・最先端技術×実ビジネスでの価値創出
・生成AI、BI、SaaS、クラウドネイティブ、デジタルマーケティングなどの最先端技術を駆使し、顧客企業の実課題に対して実効性の高い変革を支援。
・当社における技術実装の実験結果をもとに、実戦的なナレッジで顧客に貢献。
・多様なプロフェッショナルとの協業
・サービスデザイナー、データサイエンティスト、エンジニア、セールスなど各分野のスペシャリストと連携し、構想から実装・定着までをEnd to Endで伴走。
・コンサルティングにとどまらない、顧客ビジネスへの「手触り感ある」価値提供が可能。
・幅広い業界・上位企業との接点
・各インダストリのリーディングカンパニーを対象としたプロジェクトを多数保有し、ハイレベルかつ多様な案件を通じて成長機会を提供。

● 組織の魅力
・学びと成長を支えるカルチャー
・案件共有会や外部勉強会、マンツーマンのコーチング制度、ナレッジベースの整備など、成長を支援する文化が浸透。
・SlackやTeams等のコミュニケーションツールを活用し、相談や情報共有が活発に行われる風通しの良い組織です。
・柔軟なキャリアパス設計
・超上流のコンサルティング領域から、開発・運用・セキュリティインシデント対応など多岐にわたる業務フェーズに対応。
・組織内ローテーションや関連部門（デリバリ部隊・CSIRTなど）への異動も可能で、自身の志向に合ったキャリア構築が可能。

● 働き方・環境
・ワークライフバランスの実現
・フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制（リモート×出社）を導入。
・月平均残業時間は少なく、ライフイベントや自己研鑽と両立しやすい環境。
・誰もが安心してキャッチアップできる体制
・経験者採用者に対してもオンボーディングが手厚く、立ち上がりを支える仕組み・風土があります。
・組織文化として「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視しており、孤立せず成長できる環境です。

当社は製造業向けAI画像検査システム「自社製品」を自社開発しています。
本ポジションでは、AIアルゴリズム開発を中心に、仕様検討・要件定義からアルゴリズム設計、現場導入までを一貫して推進する開発マネージャー候補としてご活躍いただきます。

具体的な業務:
1. AI学習効率化: データ生成や学習補助など、少ないデータでも高精度化できる手法の検討
2. 微細対象の検出精度向上: 髪の毛や小さな欠陥など、微細な対象の検出性能改善
3. AI推論高速化・処理最適化: 現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
4. AI設計・機能改善: 従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討

研究開発に留まらず、製造現場で実際に稼働するAIシステムとしての実装・最適化まで責任を持って関与できる点が特徴です。
また、今後の組織拡大を見据え、AI開発チームの技術的リードおよびメンバーマネジメントも担っていただくことを期待しています。

当社は製造業向けAI画像検査システムを自社開発しています。
本ポジションでは、AIアルゴリズム開発を中心に、仕様検討・要件定義からアルゴリズム設計、現場導入までを一貫して推進する開発マネージャー候補としてご活躍いただきます。

具体的には、以下の開発テーマに挑戦できます:
1. AI学習効率化：データ生成や学習補助など、少ないデータでも高精度化できる手法の検討
2. 微細対象の検出精度向上：髪の毛や小さな欠陥など、微細な対象の検出性能改善
3. AI推論高速化・処理最適化：現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
4. AI設計・機能改善：従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討

研究開発に留まらず、製造現場で実際に稼働するAIシステムとしての実装・最適化まで責任を持って関与できる点が特徴です。
また、今後の組織拡大を見据え、AI開発チームの技術的リードおよびメンバーマネジメントも担っていただくことを期待しています。

▼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

当社は製造業向けAI画像検査システム「自社製品」を自社開発しています。
本ポジションでは、AIアルゴリズム開発を中心に、仕様検討・要件定義からアルゴリズム設計、現場導入までを一貫して推進する開発マネージャー候補としてご活躍いただきます。

具体的な業務：
・AI学習効率化：データ生成や学習補助など、少ないデータでも高精度化できる手法の検討
・微細対象の検出精度向上：髪の毛や小さな欠陥など、微細な対象の検出性能改善
・AI推論高速化・処理最適化：現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
・AI設計・機能改善：従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討

研究開発に留まらず、製造現場で実際に稼働するAIシステムとしての実装・最適化まで責任を持って関与できる点が特徴です。
また、今後の組織拡大を見据え、AI開発チームの技術的リードおよびメンバーマネジメントも担っていただくことを期待しています。

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

当社が運営する暗号資産ステーキングサービスにおいて、プロダクト開発をしていただきます。

具体的には以下の業務をお任せします。
● 事業計画に基づいたプロダクトの開発方針の策定・推進
●ステーキングアプリケーション開発および改善
●社内IT/開発環境の整備

（ポジションの魅力）
日本で唯一の独立系ステーキング事業者として、お客様に安心・安全なステーキング体験を提供しています。ステーキング事業はまだ業界標準が確立されていない領域であり、常に最先端の技術と向き合いながら、新しいスタンダードを創り出す挑戦ができます。

当社が運営するステーキングサービスおよびクラウドインフラの信頼性・可用性・セキュリティを維持・向上させる業務を担当していただきます。

SLA / SLO / SLI を意識したサービス品質の担保、運用の自動化、インシデントレスポンス対応など、安定かつ安全なサービス提供を支える SRE 業務全般をお任せします。
また、本ポジションは当社のセキュリティプログラムの一部として機能し、ISMS や SOC2 Type II を含む各種統制要件を運用面から支援します。

主な業務内容
●インフラ設計・構築
- クラウドインフラの設計・構築・運用
- Infrastructure as Code（Terraform / Ansible 等）による構成管理
- ネットワーク・アクセス制御・セキュリティ設定の実装と維持
- 監視・ログ・アラート体制の構築および可観測性の向上

●運用・信頼性管理
- SLA / SLO / SLI に基づくサービス信頼性の維持
- インシデント対応（検知、初動対応、原因分析、再発防止策の実施）
- 障害・インシデント対応プロセスの文書化および改善
- 運用業務の自動化および継続的改善

● セキュリティ・リスクマネジメント
- セキュリティエンジニア／CTO と連携したセキュリティ対策の実装
- 以下の運用面におけるセキュリティ統制の維持・支援
・ログ取得・監視・アラート
・構成変更・デプロイに関する変更管理
・アクセス制御（最小権限、環境分離）
- SOC2 Type II 監査における技術的エビデンスの準備・説明支援
- セキュリティインシデント発生時の対応および報告支援

●社内ITインフラ支援
- 社内ITインフラに関する技術的支援
- IdP / MDM / EDR 等の運用における技術サポート
- 社内システムの可用性・セキュリティ維持への協力

（ポジションの魅力）
弊社は日本で唯一の独立系ステーキング事業者として、お客様に安心・安全なステーキング体験を提供しています。
ステーキング事業はまだ業界標準が確立されていない領域であり、近年増加するセキュリティインシデントを背景に、金融庁などの公的な検討の場においても本業界のセキュリティは重要な論点として取り上げられています。常に最先端の技術と向き合いながら、信頼性・セキュリティの新しいスタンダードを創り出す挑戦ができます。

業務概要当社では、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習
・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計
・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
具体的な業務1. ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務2. ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集
・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計
・実装する業務3. 学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務4. ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務5. クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発
・検証
・運用を支える基盤を整備する業務6. 顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務7. 実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務8. ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務ポジション
・部門の魅力1. Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験2. 単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境3. ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計
・実装する実践的な経験4. 技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点5. 実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験

業務概要
当社では、基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。

ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。

具体的な業務
1. 既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
2. ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
3. 各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
4. ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
5. 実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
6. 顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
7. ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。

業務概要:本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。
具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
具体的な業務:実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
1. ロボットの実機の評価計画立案および検証実施2. センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価3. PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修4. ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整5. 移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング6. 試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整7. 顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート8. トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善9. ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバックポジション
・部門の魅力:本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。

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。

業務概要:当社では、顧客企業の生成AI活用がPoC段階から本番運用
・業務自動化へ移行しています。
プロンプト／コンテキスト設計、RAG最適化、評価
・ガードレール設計、MCPによるツール呼び出し
・外部API連携を前提としたエージェント型案件が増加。
部門横断の専門支援とプライム直の高難度プロジェクトを確実に推進するため、上流設計と実装の双方をリードできる人材を募集します。
配属部門はシステムソリューション統括本部 エンタープライズソリューション本部 Global Bridge部です。
部門概要として、1. 組織横断支援（専門家としてプロジェクトに直接参画し、専門的知見に基づく施策の企画
・実行を通じて、部門横断の支援を行う）、2. 顧客向けの高難度プロジェクト遂行（顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行を担う）の2つの軸で活動します。
具体的な業務:LLMの特性を踏まえ、AIエージェント型アプリケーションの設計
・開発をリードしていただきます。

・プロンプト設計／コンテキスト設計
・RAG最適化
・評価設計
・ガードレール設計
・MCPによるツール呼び出し
・外部API連携併せて、個人の知見を組織知として体系化
・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきます。
ポジション
・部門の魅力:【プライム案件】
顧客ターゲットはプライムが基本で、最上流からプロジェクトに関与します。
顧客の課題を可視化
・明確化し、要件化するところから着手し、必要に応じてPoCを実施して効果を検証しながら進めます。
多様な業界の顧客や社内の専門家と協働する機会が豊富で、専門性の幅を広げられる環境が整っています。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。
プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。
【案件のバリエーションが豊富】
Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。
案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術
・工程共に幅広く経験できる機会があります。
【裁量の大きさ】
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。
誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。