関東 年収700万円以上のITエンジニア求人・転職情報

CX変革の戦略策定から実行・成果創出までを一貫して支援する「伴走支援チーム」において、生成AIを活用した開発プロジェクトの基本構想～リリース、当社プロダクトの技術構想立案～構築をリードします。 コンサルタント/デザイナー/データサイエンティスト/エンジニア等の多様な専門家と連携しながら、チーム一体でお客様のビジネス成果創出という共通の目標に向かってプロジェクトを推進します。 ●プロジェクト例 ・生成AI等を用いた抜本的なCX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化、顧客への提案・導入・成果創出支援(PoC～本格展開) ・顧客の事業課題、経営目標を踏まえたあるべき業務プロセスの策定とシステム機能実装 ●参考情報 AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始～「SmartAgent™」の実現により、オフィスワーカーの生産性向上、付加価値業務のシフトへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102401/ OpenAIとのグローバルでの戦略的提携を開始～日本初の販売代理店として、OpenAI関連事業で2027年度末までに累計1,000億円規模の売り上げへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/042400/ マーケティング業務を最大6割削減する新たなAIエージェントサービスを提供開始～「LITRON® Marketing」の提供により、マーケティングの戦略・施策の企画から実行・評価まで一気通貫で支援～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/051900/ 生成AIを活用した営業生産性向上PoCをテプコカスタマーサービスと実施～太陽光設備サービスにおける営業活動の効率化と業務品質向上の実現へ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2025/052601/

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ●AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート ●AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ●チームメンバーの指導・育成

業務概要 当事業部のサービスの特徴は、お客様の現実に即した技術面で実効性の高いITグランドデザインを提案できることにあります。AIだ!全面刷新だ!という提案は魅力的ではありますが、高コストになりがちで、プロジェクトリスクも高くなりがちです。お客様は、コストとリスクを最小化しつつDXを実現する「部分的・段階的な再構築」を本当は求めています。ITアーキテクチャやITモダナイゼーションに強みのある当事業部と連携することにより、お客様の要望を叶えられるご提案を実現します。 ●業務内容 お客様の経営戦略・IT戦略を踏まえたITグランドデザインの策定、およびロードマップの策定を行います。公共・金融・法人等、当社の全事業部からの要請を受け、お客様の持つ超巨大なシステム群をリデザインし、プログラムデザインのためのロードマップを策定します。約2～3か月のプロジェクトが多く、事業部のプロジェクトリーダーの右腕として協力会社とともに参画します。プロジェクトは(1)アセスメント、(2)コンサルティング、(3)プランニングの3つのステップで進めます。 (1)アセスメント アーキテクチャ・開発プロセス・開発組織の3つの観点でお客様の現状を調査し、問題点を可視化します。主管事業部と連携してお客様が持つシステムの全体像やIT組織の現状をあらかじめ把握し、問題点の洗い出しと改革ポイントの仮説を策定したうえでアセスメントに臨みます。お客様を熟知している事業部と連携することにより、お客様との関係性の薄い第三者では実現できない精度の高いアセスメントを実行することが可能です。 (2)コンサルティング IT改革コンセプト、ITグランドデザイン、実行組織の改革案を策定します。当社にはあらゆるシステム開発・運用に適用できる総合ソリューション「TERASOLUNA」をはじめ、ROI算出ナレッジなど、豊富な実績により磨き抜かれた成功方法論があります。長年IT業界をリードし、数多くのシステム導入を成功に導いてきたてきた当社ならではの方法論をもとに、実効性の高い提案を行うことが可能です。 【IT改革コンセプト策定】 アセスメントの結果とお客様経営層の悩みをインプットとし、施策の貢献度や独自性の要否などをシステムごとに検討してIT改革のコンセプトを策定します。 【ITグランドデザイン策定】 IT改革コンセプトをもとに各システムのROIを算出して投資領域/非投資領域を明らかにし、最終的にどのシステムに投資すべきかを判断できるようにします。また、投資領域に該当する各システムのITアーキテクチャの策定をはじめ、システム統合、基盤共通化、クラウド化、システム間連携といったお客様のシステム群全体をリデザインし、AIやiPaaSといった実績のある最新技術も取り入れたITグランドデザインを策定します。 (3)プランニング ITグランドデザインや組織改革を実現するためのロードマップを策定します。その多くがプログラムマネジメントが必要な大規模改革になることから、プロジェクトの分割や各プロジェクトの実行順序、予算・人員・開発環境等のリソース割り当てなどを、シミュレーションを重ねて精緻に定義します。 ●プロジェクト参画スタイル プロジェクトへは、以下の3つのスタイルで参画します。コラボレーションスタイルでの参画がメインですが、他のスタイルでの参画も増えてきています。 ・コラボレーションスタイル 事業部を強力にバックアップするスタイルで、各成果物の作成における方向性の検討から骨子作成、レビューまでを主導します。顧客との会議にも参加し、ファシリテーションやディスカッションも積極的に行います。参画密度が一番高いスタイルです。 ・コーチングスタイル 顧客対応は基本的に事業部に任せ、内部でのディスカッションや成果物作成をコーチングスタイルで支援します。内部での業務はコラボレーションスタイルとほぼ同じですが、最終成果物を事業部が作成することが特徴で、レビュープロセスを通じて事業部メンバーを育成します。顧客との会議には必要に応じて参加します。 ・アドバイザリースタイル プロジェクトには参画せず、プロジェクトへのアドバイスをメインとします。プロジェクト初期において方向性の検討に参画したのちは、プロジェクトリーダーの依頼に応じて各成果物の作成やタスク遂行に対しする助言を行います。

今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。 各分野と連携を図り、当社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿(ToBe)を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入(検証・提案・技術支援)を検討します。 また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。 (1)検証・アセット開発 最新の生成AI(LLM)のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。 (2)提案・コンサルティング 当社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状(AsIs)とあるべき姿(ToBe)を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。 (3)技術支援 提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、当社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。 (4)フィードバック 技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成

職務内容:グローバルITアーキテクト NTTデータ全体のグローバル各国におけるシステム開発を対象に、性能・非機能に関するあらゆる課題を解決する専門組織です。4,500を超えるプロジェクトで培った技術力を駆使し、「止まらないシステム」「成長するビジネス」をグローバルに支えます。 担当業務 グローバル各国のメンバーと協働し、性能/非機能の課題解決を現場から主体的にリードするアーキテクトを募集します。アーキテクチャ設計から性能検証・チューニング、さらにはSREやObservability、FinOpsといった領域まで、システムの最適化と品質向上を自らの手で実現するポジションです。国内で培った経験を、今度は“世界基準”へ。技術で世界を支える次世代アーキテクトを目指しませんか? 組織のミッション 当組織は「顧客の性能・非機能問題を解決するだけでなくビジネス価値向上につなげる高度ITアーキテクト&スペシャリストのトップチーム」を目指して、国内・海外のお客様に対する性能・非機能面を中心とする技術支援やプロジェクトリードを行います。専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。 特に、「AI-Driven性能エンジニアリングの確立と普及展開」「国内海外の重要プロジェクトに対するアーキテクトとしての価値提供」「ITアーキテクト領域のスケール拡大」を注力領域の柱と位置付けており、グローバルでも活躍できるアーキテクトの仲間を募集しています。

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

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 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 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 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、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。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) 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。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 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。 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 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 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 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 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 ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

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 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 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 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 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●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。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について 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。 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 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 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する 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 Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness 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: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 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 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●顧客対応・提案業務 営業チームと連携した顧客の技術的課題のヒアリング 顧客の課題に対する最適なソリューション提案 技術検証(PoC)の企画・実施・評価 提案資料・技術提案書の作成 デモンストレーション・プレゼンテーションの実施 ●技術支援業務 システム要件の理解とスコープ定義 RFP対応・技術提案書作成 顧客の業務理解と課題の構造化 営業チームへの技術的サポート ●その他業務 プロダクトの技術的知見の蓄積と共有 顧客フィードバックのプロダクト開発への反映 技術トレンドの調査と社内共有

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】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● 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 JAPAN AI STUDIO 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 40% 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。 ●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。 JAPAN AI STUDIO 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、約 200 社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。 ●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 約120名が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 Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

デバイス管理、アカウント管理、SaaS管理、セキュリティ対応といったITガバナンスに必要な要素の運用や、社内の各種サービス間連携、自部門および全社における業務課題への対応を通じて、従業員が安心かつ効率的に業務を遂行できる環境を構築していただきます。 【具体的な業務内容例】 ・ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ基盤(Entra ID、Intune、Jamf、Microsoft Defender for Endpoint等)の設計、構築、運用・改善 ・ID管理、アクセス制御、認証方式(SAMLおよびOIDCによるSSO、PlatfomSSO、WHfB、証明書など)の深い知識に基づく対応 ・各種デバイス (Mac、Windows、iOS、Android) の管理におけるMDM(Intune、Jamf、Google MDM等)活用や運用・改善(特にモダンな管理手法の推進とキッティング等の自動化) ・Microsoft365、Google Workspace、SlackなどのSaaS運用・改善、および各種システム連携や運用・改善 ・ITインフラ案件におけるベンダーコントロール(要件定義、設計、構築、運用全フェーズでの技術的なリードと調整) ・トラブルシューティングや運用保守・改善(ヘルプデスクはBPOに委託中) ・オフィスネットワークの構築・運用(L3スイッチ、FW、VPN等の設計・構築におけるベンダー連携のリードおよびOSI参照モデル、TCP/IPの理解に基づくトラブルシューティング) ・既存・新規サービスやツールの導入検証、ライセンス管理・コスト見直し、リプレイスのリード 【キャリアパス例】 ご志向性等に応じて様々なパスを検討できる環境です。シニアメンバーとしてご活躍いただいた後、以下のようなキャリアを広げていくことを期待しています。 ・マネジメント志向: 組織マネジメントを担うGM(グループマネージャー)へのステップアップ ・ゼネラリスト志向: コーポレートITの枠を超えた全社的なIT戦略企画や事業課題の解決 ・スペシャリスト志向: IT・セキュリティ領域における高度な専門性の追求 <所属組織> ●IT戦略本部　サービスマネジメントグループ 現在5名程度の組織で、プロジェクトは1〜2名のチームで担当します。 自分の担当領域に線を引かず、テクノロジーを武器に泥臭く課題解決を推進しています。 <参考サイト> ・[3分でわかるGO株式会社](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc)(会社紹介資料) ・[トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) (タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度) ※業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

全社におけるセキュリティの「あるべき姿」を実現するため、ゼロトラストアーキテクチャの高度化、仕組みの開発・実装、インシデント指揮などを主導していただきます。単なる運用にとどまらず、自動化の推進やエンジニアリングによるガバナンス強化を期待しています。 ご自身の専門性や志向に合わせて、以下のいずれかの領域を強みとして軸に持ちつつ、横断的なプロジェクトをリードしていただきます。 【具体的な業務内容例】 ●コーポレートセキュリティ(監視戦略・インシデント指揮) ・ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ基盤(Entra ID、Intune、Jamf、Microsoft Defender for Endpoint、Netskope等)の設計、高度化、運用・改善 ・大規模ログにおける検知ロジックの実装、チューニング、脅威ハンティングの推進 ・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの技術調査および全体指揮 ・Python、GAS等を活用した、調査・対応オペレーションおよびSaaS連携の自動化ツールの開発 ●セキュリティガバナンス(エンジニアリングによる効率化・可視化) ・全社セキュリティポリシー・規程の策定・改定と、AI等を活用した社内問い合わせ対応の自動化・効率化 ・各種認証(ISMSなど)の取得・維持に向けたプロジェクトマネジメント、内部監査対応 ●他部門連携・ベンダーコントロール ・プロダクトセキュリティ部門と連携した、自社プロダクトに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画立案、外部ベンダーへの発注および進行管理 【キャリアパス例】 ご志向性等に応じて様々なパスを検討できる環境です。シニアメンバーとしてご活躍いただいた後、以下のようなキャリアを広げていくことを期待しています。 ・マネジメント志向: 組織マネジメントを担うGM(グループマネージャー)へのステップアップ ・ゼネラリスト志向: 全社的なセキュリティ戦略企画やリスクマネジメントの主導 ・スペシャリスト志向: IT・セキュリティ領域における高度な専門性の追求 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●解決したい課題 IT戦略本部 セキュリティグループにおいて、これまでのセキュリティ施策を今まで以上に深め、運用の平準化・標準化を推し進めるとともに、AIをはじめとする最新技術を取り巻く新たなリスクに対する対策・戦略立案を牽引していただきたいです。 ・運用基盤の再構築・標準化 ブラックボックス化したシステムと既存ルールを紐解き、最新の組織規模に合わせた運用フローの抜本的な見直し・標準化の推進。 ・最新技術の活用と対策・戦略立案 AI等の最新技術に対する新たなセキュリティ対策や戦略を立案する。また、過去の構築時点では解決が難しかった課題に対し、自動化ツールなどを駆使したアプローチで根本的解決を図る。 ・高度なゼロトラスト環境の確立 多様なデバイスやネットワーク環境からのアクセスに対し、「セキュリティと利便性」の高度なバランスを保ちながら、新たな脅威への対策を実施する。 ●所属組織 IT戦略本部 セキュリティグループ 現在5名程度の組織で、プロジェクトは1〜2名のチームで担当します。 自分の担当領域に線を引かず、テクノロジーを武器に泥臭く課題解決を推進しています。

【事業・ミッションについて】 当事業部では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しています。 国民の皆様の生活の基盤となっているマイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、金融等、公共以外の分野とも連携してマイナンバーの仕組みを利活用したサービスを提供する等、当社だからこそできる新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 ・マイナンバー関連の社会基盤システムおよび利活用システムに関する業務仕様の調整・業務アプリケーションの開発推進（要件定義・設計～運用保守）をご担当頂きます。プロジェクトにおける具体的な役割については、ご本人の意向やシステム開発経験、技量に応じて決定します。 　（プロジェクト例） 　ーマイナンバーカードの海外利用に関する仕組みの検討・システム開発 　ーマイナンバーカードの利便性向上に関する仕組みの検討・システム開発 　ーマイナンバーカードの認証機能等の仕組みを活用した新たなデジタルサービスの検討・システム開発 【特徴について】 ・案件の性質に合わせてウォーターフォール開発、アジャイル開発を採用しながら開発が行われています。 ・ガバメントクラウドに関するノウハウのアセット化/アセット活用をはじめ、各工程の技術ノウハウの集約、活用を積極的に行っている職場です。 ・構築・試験自動化技術等、日々進化する技術を活用することを推奨しています。 ・規模の大きなプロジェクトが多数のため、ステークホルダが多く、チーム一丸となって仕事を推進することが求められます。

今後のNTTデータ公共・社会基盤分野の成長を担う注力領域の案件について、アプリケーション・リードアーキテクトとして、ポータビリティの高いソフトウェア開発スキルをもとに、プロジェクトチームのメンバーと連携し、業務アプリケーションの設計から導入までを行う。 ●私たちのミッション より良いデジタル社会の実現に向けて、先進的な開発技術やスピード感のある開発手法により、使い勝手・機能性の高いシステムを提供し続ける。 ●業務内容 ・設計においては、複雑化する顧客要件を理解し、それを高い品質レベルで実現できる設計を行う。 ・開発においては、高い信頼性だけでなく、拡張性・再利用性といった効率面も考慮した開発を行う。 ・試験/導入においては、試験の計画策定から実施までを行い、品質を確保するとともに、顧客システム環境への導入を行う。

<事業部の特徴> NTTデータはマイナンバー制度の発足時から、マイナンバーを安心・安全に活用した便利な社会の実現のために大きな役割を果たしてきました。 当事業部では、マイナンバー関連システムの企画・開発・保守・運用を中心に事業運営を行っており、既存システムの運用・保守、次期システムの更改だけでなく、マイナンバーを活用した新規ビジネスの立ち上げなども行っています。 また、2021年5月19日に公布されたデジタル改革関連法によりマイナンバー制度の拡充が図られており、これからますますマイナンバー関連システムのビジネスは広がっていくことが想定されています。 <募集職種> 上記背景を踏まえて以下の人材を募集いたします。 ・アプリケーション開発を遂行できるプロジェクトマネージャーまたは、アプリケーションスペシャリスト(アプリケーションスペシャリスト) ・システム基盤構築を遂行できるプロジェクトマネージャ、または、インフラエンジニア(インフラエンジニア) アプリケーションスペシャリストとしては、マイナンバーに関する業務仕様の調整、業務アプリケーションの開発の推進を想定しており、インフラエンジニアとしては業務アプリケーションを構築するインフラ基盤(仮想基盤、OS、DB、NW等)の検討・構築を行うことを想定しています。 マイナンバー関連のプロジェクトは、その案件の性質に合わせて、ウォーターフォール開発、アジャイル開発を採用しながら開発が行われています。また、その案件で提供する環境も満たすべき要件・セキュリティに応じてパブリッククラウド、プライベートクラウドなどが採用されています。 詳細については、配属前面談において配属予定のプロジェクトでの採用技術などを相談させていただき、必要であれば配属前、配属後の研修なども検討させていただきます。

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

IoT製品システムのソフトウェア開発を担当します。 ・各種センサー(電力、温度、湿度、照度、CO₂、流量等)の選定・評価 ・LED照明の制御による省エネ促進 ・各種IoT機器向け組込みソフトウェア開発 ・センサーデータ収集・分析システムの開発 ・クラウド連携システムの設計・実装 ・Webアプリケーションおよび管理画面の開発 ・エネルギー使用量可視化ダッシュボードの開発 ・省エネ制御アルゴリズムの開発 ・システム評価・品質改善 ・プロジェクトマネジメント ・顧客要件のヒアリングおよび要件定義 ・プロジェクト計画策定 ・開発スケジュール管理 ・開発メンバーへのタスク管理・進捗管理 ・協力会社・ベンダーとの調整 ・品質・コスト・納期管理 ・顧客提案および技術折衝 ・PoCから本格導入までのプロジェクト推進 【開発可能性のある商品例】 ・当社カタログ品照明器具のソフトウェア開発(組込ソフト) ・物件毎の特注照明のソフトウェア開発(組込ソフト) ・各種センサ/ゲートウェイを始めとしたIoT製品のソフトウェア開発(組込ソフト) ・Webアプリ、クラウドアプリ、スマホアプリの開発 など

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 Webサービスについて 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。 使用技術(一例) 言語: Java,C#,JavaScript, TypeScript, Dart, Python, ShellScript, HDL フレームワーク:Vue, Echo, Flutter ミドルウェア: Terraform, Kubernetes, Docker, クラウドサービス:AWS,Azure,Google Cloud Platform 実行環境: Kubernetes Engine, App Engine, Cloud Function, Cloud Run データベース・ストレージ: BigQuery, CloudSQL, Cloud Firesore, Cloud Storage その他: Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace, Cloud Pub/Sub, Google Tag Manager アクセス集計: Google Analytics はたらく環境 PC: Windows ノート (標準支給), MacBook Pro 15/16 インチモデル エディター: JetBrains IntelliJ IDEA 等のお好きな IDE, エディター ナレッジサービス: esa コミュニケーションツール: Slack, Zoom, Google Meet グループウェア: Microsoft Offi ce 365, Google Workspace 開発向けサービス: GitHub, ZenHub

【仕事内容】 生成AIが進化をし続けている今、プロダクトの開発プロセスが大きく変わってきています。 ログラスの描く未来のために必要となる高いプロダクト品質水準の実現と、それを直結する開発の生産性向上に向けて、開発組織全体の思想に基づいたQA技術・組織戦略の立場からQA技術基盤の整備までリードする戦略QA業務をお任せいたします。 ログラスは主力プロダクトである「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、マルチプロダクト展開にも注力し、現在では生成AIの進化を最大限に活かせる経営データベース・プラットフォームの開発を行っています。Loglassは経営データを中心に扱っている以上、数値上のミスは許されません。確率論的な生成AIと不確実性も伴う経営意思決定、そこにミスの許されない数値データを組み合わせていくなんとも面白いチャレンジが待ち受けております。 そこで、現在のログラスのプロダクト開発は仕様策定から実装まで多くのフローでAIが活用されています。品質保証フローの全体もAI前提で作っていくことも必須であり、その牽引をお任せいたします。 また、開発スピードと品質を両立させる仕組みとして、高質なプロダクトをスケーラブルかつ再現可能な形で提供するための品質保証プロセスの設計によるガバナンス最適化、プロダクト品質の可視化と計測、テスト自動化基盤の構築など、組織横断テーマをオーナーシップを持って推進していただくことを期待しています。 【具体的な業務内容】 プロダクト戦略に沿った課題設定、QA戦略立案、技術選定、導入の推進 生成AIを前提とした品質保証フローの設計、構築とその後の展開 QA技術基盤構築における課題の整理、優先順位の設計 顧客価値に基づくプロダクト品質の計測観点の整理、手法の検討、仕組みの構築 QA組織の体制強化に向けた採用、ブランディング活動 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務 開発に使っている主なツール インフラ Terraform, Fargate, ECR DB Aurora PostgreSQL サーバーサイド Kotlin, SpringBoot フロントエンド React, Next.js, TypeScript テストツール Datadog synthetics , Playwright

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

【チームの目標/ミッション】 当社は、「一企業に一つオリジナルのAIを持つ時代を創る。そしてAIは働く人をサポートし、圧倒的な生産性を実現する。」というビジョンを掲げ、日々事業運営をしております。 本ポジションのミッションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を実現し、パートナー企業とエンドユーザー顧客のWin-Win-Winの協業体制を強化することです。 具体的には、以下3つの役割を担います： 1.パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援：導入・活用支援、技術サポート、成果創出 2.パートナー企業への提言・支援：技術情報の共有、課題解決支援 3.パートナーサクセスの仕組み構築：0→1でオペレーション・プロセスを設計し、再現性ある支援体制を確立 【業務内容】 『～日本一になりたい方へ～AIで日本に革命を起こしませんか？』 現在トレンド真っ只中のAI産業。生成AIの台頭により、何十年に一度の産業革命が起こると言われており、何百社もの生成AIスタートアップが誕生しています。 その中で当社こそがAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。 本ポジションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を支援しながら、パートナー企業との協業を強化する、新設ポジションです。 ●パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援 ・パートナー経由で受注した顧客の導入支援、オンボーディング ・AIエージェントの活用方法のトレーニング、ベストプラクティスの共有 ・技術的な問い合わせ対応（生成AIサービス特有のテクニカルサポート） ・顧客のニーズに応じたカスタマイズされたプロンプトの作成や設計を代行 ・顧客の成功事例の創出、導入効果の可視化 ●パートナー企業への提言・支援 ・パートナー企業への技術情報、活用提案の提供、勉強会の実施 ・パートナー企業との期待値調整、座組・商流の最適化 ●パートナーサクセスの仕組み構築（0→1） ・パートナーサクセスのオペレーション・プロセス設計 ・パートナー向けマニュアル・資料の作成 ・パートナーサクセスのKPI設計、効果測定 ・プロダクトチームへのフィードバック、改善提案 ●描けるキャリアパス ・入社後、半年～1年後：成果次第で、リーダー～マネージャーへ昇格 パートナーサクセスの仕組み構築（0→1）をリードし、実績を創出 パートナー企業との信頼関係を構築し、協業を拡大 パートナー経由顧客の成功事例を創出 →成果・ 実力次第で、入社後1年でマネージャーへの昇格も可能です。 ※全社として大幅な増員計画があり、パートナーサクセスは立ち上げフェーズで今後増員の可能性が高いため、チームの細分化に伴いポストがどんどん空きます。実力次第で、圧倒的なスピードでキャリアアップが可能です。 ●配属予定部署 【カスタマーサクセス部 20名】 ・事業本部長:1名 ・エンタープライズチーム:6名 ・Opsチーム:2名 ・アダプションチーム:6名 ・オンボーディングチーム:5名 【連携部門】 ・セールス部門(エンタープライズセールス、インサイドセールス) ・プロダクト開発部門(PdM、エンジニア) ・マーケティング部門 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

●GOについて [3分でわかるGO株式会社 会社紹介資料](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc) [GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c) ●ミッション スペシャリストまたはプレイングマネージャー として以下の一部または全部を立案・担当いただき、よりスピーディーにGOの新しいサービスを世の中に届けることに協力いただきたいと考えています。 ・プロダクトマネージャー・ブロジェクトマネージャーと協力し、複雑になりがちな要件の簡略化・削ぎ落としや、案件の開発順・スケジュールの提案などの上流工程の改善 ・開発プロセスの改善や自動化、運用業務の自動化・効率化、各チームメンバーの担当プロダクトを広げる支援などチームの開発効率を高める活動 ・複数メンバーで取り組むと返って非効率なものを見極め、一定の難度の部分をご自身で作りきってしまうようなプレイヤーとしての行動 ・アーキテクチャの再構築やチーム構成・担当の再編成 ・ピープルマネージメント(メンバーの成長支援)) ●所属組織 現在の開発チーム組織にとらわれず活躍いただく前提で、選考の中でご経験やスキルとwillを踏まえて決定いたします。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

現在、GO事業では法人事業向け機能開発ニーズが高まっています。 順調に成長を遂げるタクシーアプリ『GO』において、今後の成長をより強力に推進する鍵となるのが、業務でタクシーを多く利用する企業をターゲットとする法人向けサービス『GO BUSINESS』の成長と考えています。 ●GO BUSINESS タクシーアプリ『GO』の法人向けサービスである『GO BUSINESS』(https://go.goinc.jp/business/)　では、法人向け管理画面や法人向け管理画面をはじめとするWebプロダクト群の開発だけでなく、タクシーアプリ『GO』を構成する多くのプロダクトに対する機能開発も含めて、複数のプロダクトを跨いだ開発を行っています。 今後の成長ドライバーである『GO BUSINESS』にて様々な開発ニーズが発生しており、それに伴い本ポジションでは、『GO BUSINESS』に関連した開発に携わっていただきます。 『GO BUSINESS』は業務でタクシーを利用する企業にとって便利な機能が揃っている、いわゆるBtoBのSaaSです。 例えばタクシー料金を請求書払いにすることができるので、煩雑な領収書処理の手間が省けたり、社員の乗車履歴がWeb画面で一括管理できたりといったサービスです。 またGO BUSINESS契約企業は『GOチケット』という電子版タクシーチケットを発行できたり、役員やお客様のために代理でタクシーを呼ぶ機能も使えます。 [開発環境] バックエンド(APIサーバ) -言語:Go -Webフレームワーク:Echo -データストア:MySQL/Redis -インフラ:AWS/Kubernetes/Docker -CI/CD: GitHub Actions フロントエンド -言語:TypeScript, Dart -ライブラリ:React, Flutter -CSSフレームワーク:MUI -インフラ:S3/CloudFront -CI/CD: GitHub Actions ●解決したい課題 『GO BUSINESS』は、タクシーアプリGOの成長と相まって利用企業数や問い合わせ数が急増しており、それに伴い既存顧客向けの機能改修を行いながら新規顧客向けの魅力的な新機能を高速に開発し続ける必要があります。 特にグローバルにビジネス展開しているような大手企業では、企業統制やセキュリティを重要視しており、そのようなニーズに合致するような機能群の開発は、今後の『GO BUSINESS』の顧客獲得において非常に重要となります。これらの機能の開発には、『GO BUSINESS』が提供しているプロダクトの開発にとどまらず、タクシーアプリGOのバックエンドやユーザーアプリの開発も必要になります。多くのプロダクトに跨る開発は当然ですが難易度も高くなります。様々なプロダクト開発チームと連携しながら、これらの難しい課題を解決したいと考えています。

国税電子申告納税システム(e-Tax)は、インターネットを通じて国税の申告納税手続きを行うシステムであり、平成16年のサービス開始以降、高い利用率を実現しており、電子政府行政の先駆者となっているシステムです。定常の税制改正対応に開発と共に、常に最新技術の導入が進められており、近年は、スマートフォン対応、マイナンバーカード対応等を実施してきましたが、さらに、AIやAI-OCR等を含めた次世代システムの検討が進められており、これらの開発および提案支援を実施するメンバーを必要としています。

自動車分野及び周辺領域において要件定義から設計・開発、運用保守までの一連の業務をアプリケーション開発エンジニアもしくはアプリケーション開発チームのリーダーとして主体的に取り組み、最適な業務システム/サービスを提供する役割を担う。

当担当が開発・運用している公会計に関わる官庁会計システム等は、国の支払い等の予算執行から決算事務までを管理していたり、国民等の電子申請・届出等に係る行政手数料や国庫金納付を実現する府省共通システムである等、まさに社会基盤と言えるシステムです。 現在、デジタル庁やデジタル行財政改革会議の発足に伴い、利用者起点で国の行財政の在り方を見直して、デジタルを最大限に活用して社会変革することが求められており、我々が担当しているシステムは当該変革に大きく関わるシステムとなっています。 官庁会計システム等の現行システムの開発・運用のみならず、当該変革の求めに対して、公会計と関連する他システムや他分野と連携することで価値を生み出し、社会基盤となる新たな仕組みを企画・提案・開発していくことに挑戦していただくことも想定しています。