生成AI・LLMプロダクト開発 マネジメント・経営・上流の求人・転職情報

【職務内容】 スクラム開発においてリードエンジニアをとして開発チームを率いる役割を担う。 アジャイル開発(Scrum/SAFe)をベースにマイクロサービスアーキテクチャで法人分野内の自社プロダクト/サービスを開発、展開する。 具体的には、下記の役割を担い、スクラムチーム内における開発を技術力でリードいただきます。 ・モダンな技術(Go/React/Typescript等)を用いた自社プロダクトのアプリケーション開発(マイクロサービス思考) ・サービス全体のアーキテクチャの設計と統制 ・SREと連携したインフラ開発 一つのプロダクト/サービスにこだわらず、複数のサービス開発にアプリケーションレイヤからインフラレイヤまで広く関わっており、希望に応じて一定期間ごとに担当するプロダクトや役割を変えていくことも可能であるため、幅広く技術習得することが可能な環境です。 【アサイン先想定】 ※以下①➁③それぞれに多数の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。 ①企画型AIサービス開発・展開 ・GenAI/生成AIなどの新技術を活用した自組織の企画型サービスの開発、実案件への導入・展開 ②事業会社内製支援による新規サービスの立上 ・内製化による自社プロダクト開発を進めたい事業会社様に入り込み、プロダクト立上げを行いながらお客様自身でDevOpsを回せるように伴走支援する ③法人分野他組織支援による企画型サービスの立上 ・法人分野の他組織で企画型サービスの立上げに入り込み、企画からプロダクト開発サービスインまで伴走支援する

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

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

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するAI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在は最先端の生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 ・曖昧さや不確実性の高い開発テーマに対して、意思決定の質と速度を両立するためのチーム運営基盤づくり ・エンジニアが主体的に課題設定・実装・改善を進められる環境設計とマネジメント ・採用要件定義、選考設計、面接、オンボーディング設計を通じた組織拡張の推進 ・期待値設計、評価、1on1、成長計画策定などを通じたメンバー育成とパフォーマンスマネジメント ・障害対応、オンコール、再発防止、監視運用など、安定運用のための仕組みづくり ・チーム文化の醸成と、透明性・自律性・学習速度の高い組織づくり ▼備考(ツール、技術) <使用技術> ・開発言語: Python, Go, TypeScript ・クラウド: AWS / Google Cloud ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: AWS CDK / Terraform ・CI / CD: GitHub Action ・監視: DataDog ・コーディングエージェント: ClaudeCode / Cursor / Github Copilot

●Summary freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。 」をミッションに掲げる企業です。 そしてそのミッションを『だれもが自由に経営できる統合型経営プラットフォーム』を提供することで実現したいと考えています。 現在、私たちは単なる業務ソフトの提供を超え、日本のバックオフィス全体の在り方を再定義するフェーズにあります。 特に「会計」「申告」や「人事労務」などをはじめとする、freeeのプロダクトの中で歴史があり大規模なシステムにおいて、既存のプロダクトの枠組みを超えて、AIネイティブなプロダクトへの変容が不可欠です。 そういったAI新時代に適用できるシニアなハイスキルエンジニアを募集します。 オープンポジションにつき、希望する役割を面談の中ですり合わせ可能です。 ●配属先想定プロダクト freeeのプロダクトでもコア領域と位置づけられている会計・申告・人事労務領域は、現在売上規模増大を見据えた継続的な成長と、それゆえの構造的転換期を迎えています。 ※当ポジションは以下のいずれかのポジションを中心にこれまでのご経験や今後やっていきたい志向性に合わせて配属を決定いたします。 ・freee会計 モノリスなプロダクトのリアーキテクトを推進し、開発のスケールと高速化を図ります。 あわせてAIエージェントによるDone for you体験の提供やAPI連携の強化、業種特化型機能の拡充により、単なる業務ソフトを超えた「統合型経営プラットフォーム」への進化と、開発基盤の高度化を目指しています。 ・freee申告 確定申告に代表される税務申告というfreee社の中でも屈指のドメインの難しさを扱うプロダクトであり、それを大規模なプロダクトに落とし込んでいく難しさと面白さを体験出来ます。 また、一般的な会社員だけでなく、税理士を始めとした士業の方にも利用されており、プロに使われるプロダクトとしての高い品質も問われます。 その一方で税理士界隈はまさに今、AIによる業務改革が盛んに議論されており、サービスの力で社会を変えるまたとないチャンスに恵まれています。 ・freee人事労務 freee社の中で会計と並ぶコアサービスとして、数万の事業所、数百万の従業員の給与計算を日々支えています。 従業員情報、勤怠、給与、年末調整までカバーするドメイン的な広さと、そのそれぞれの法制度の深さがあり、難易度の高い開発を経験できます。 同時にそれらを如何にAIで効率化していくかが問われています。 また事業的にはSaaS単体だけでなくBPO領域にも進出しており、昨今のスモールビジネスの人不足という社会課題にも向き合える、成長余地が著しい分野です。 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります ●役割一覧 ・PdL(Product Lead) OKRの達成に向けて自身およびチームの技術力・開発力で実現に導きます プロダクト価値向上・事業貢献に拘り、ユーザー価値を最速で届け切ることに全方位でコミットいただきます ・EM(Engineering Manager) エンジニアがユーザー価値を最速で届けるために個とチームの能力を最大限に引き出し、成長を支援する。単発ではなく、継続的にユーザー価値を生み出すことができる組織やカルチャー、仕組みを作り上げていただきます ・TL(Technical Lead) 技術に対する深い知見を元に、チームの技術的な意思決定に責任を持ち、必要な技術投資をリードする。担当領域における技術方針を定め、技術課題の解決に必要なソリューションを立案、推進していってもらいます(プロダクト、基盤、技術的な横断領域など) こういった役割が今のfreee既存の定義としてありますが、今までのご経験や今後やりたい志向性に合わせ柔軟に期待値を面談にてすり合わせ可能です。

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。 本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発(要件定義～リリースまでの全工程)と保守 ・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定 ・チームビルディングとプロジェクト管理 ・新しい技術の標準化、製品選定および評価 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ■組織(MUFGグループ各社および当社)全体に対する役割・責任 -AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備 -AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする -組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする -開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる ■開発案件における役割・責任 -アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う -(上位の方)プロジェクトマネージャ/スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ -他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する -課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う -常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する 【配属想定部署】 グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下の各部 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。具体的な業務は以下のとおり。 ■生成AIやデータ分析システムの開発 【配属想定部署の人員構成】 約150名 ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。 ■行内チャットアプリ開発 三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング ■Visual Studio Code 拡張機能 VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進

クラウドエースで、未来を創造するエンジニアになりませんか? Google Cloud のエキスパート集団であるクラウドエースは、お客様のビジネスを成功に導く、クラウドネイティブなシステム開発を数多く手掛けてきました。 Google Cloud の最高位パートナーとして、Google Cloud 認定トレーナーを多数輩出している私たちだからこそできる、質の高いエンジニアリングを提供しています。 しかし、私たちは現状に満足していません。 これまで培ってきた「高い技術知見」を活かし、お客様の真のニーズに応える「課題解決」へと進化を遂げるため、生成AIをはじめとした先端技術を積極的に活用していきます。 業務内容 ク ラウドエースでは、お客様のビジネスニーズに合わせて、幅広い開発業務に携わっていただきます。 簡単に言うと、「クラウド」と「AI」を駆使して、お客様のビジネスを成功に導くのが、あなたのミッションです。 具体的には、以下業務内容になります。 1.クラウドでシステムを作る お客様に合うクラウド環境(Google Cloudを中心に、AWSやAzureなども必要に応じて)を設計・構築・運用します。 大量のデータを扱うシステムやAIを使ったシステムも作り、セキュリティ対策もしっかり行い安全で快適なシステムを提供します。 2.AIで新しいサービスを生み出す 最新の生成AI技術を使って、今までにない新しいサービスやコンテンツを開発します。 例えば、AIで画像や動画を生成したり、文章を自動で作成したりするシステムも作れます。 3.お客様の視点に立って、システム開発を行う お客様の要望を丁寧にヒアリングし、どんなシステムを作るのかを一緒に考えます。 要件定義から設計、開発、テスト、運用まで、システム開発の全工程に携わることができます。 プロジェクトマネージャーと協力して、プロジェクトを成功に導きます。 4.常に新しい技術に挑戦する クラウドやAIの技術は常に進化しています。 最新技術やノウハウを学び、常にスキルアップを目指します。 配属部署 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第一開発部～第四開発部 組織体制 クラウドエースの開発部は、インダストリー(業界)ごとに4つの事業部に分かれています。 選考を通じて、経験やスキル、そして希望を考慮し、最適な配属先を決定します。 ・第1開発部(小売り・製造業) 小売業や製造業のお客様に対し、クラウド技術を活用した業務効率化やDX推進を支援します。 サプライチェーン最適化、在庫管理、顧客体験向上など、幅広い分野のシステム開発に携わることができます。 ・第2開発部(ゲーム・メディア) ゲーム業界やメディア業界のお客様に対し、クラウドネイティブなシステム開発や、データ分析、AI活用を支援します。 大規模オンラインゲームのインフラ構築、動画配信プラットフォームの開発、AIを活用したコンテンツ生成など、最先端の技術に触れることができます。 ・第3開発部(情報通信・金融) 情報通信業界や金融業界のお客様に対し、セキュリティや信頼性の高いクラウドシステムを構築します。 通信インフラのクラウド化、金融システムのモダナイゼーション、FinTechサービスの開発など、社会インフラを支える重要なプロジェクトに携わることができます。 ・第4開発部(公共・医療・文教) 公共機関、医療機関、教育機関のお客様に対し、クラウド技術を活用した効率化やサービス向上を支援します。 行政サービスのデジタル化、医療情報のクラウド管理、オンライン教育プラットフォームの開発など、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。 開発関連情報 開発言語:Go, Java, Python, Kotlin, TypeScript データベース:Cloud SQL(MySQL等), BigQuery, Cloud Spanner, Cloud Datastore, Firestore CI/CD:Cloud Build エディタ:Cursor, Visual Studio Code, JetBrains IDE(ライセンス利用可), Vim, v0など 環境構築:コンテナ, Terraform ソースコード管理:GitHub など プロジェクト(タスク)管理:Backlog, GitHub issue クラウドエースは、エンジニアの創造性を最大限に引き出すため、最新のAI技術を積極的に取り入れた開発環境を提供します。 Geminiで要件をまとめ、v0でプロトタイピングを行い、Cursorでプロダクトを作り、Devinに仕事を任せる。 ・社員全員が利用できるGemini Advanced:コーディング、ドキュメント作成、情報検索など、開発のあらゆる場面を強力にサポート。 ・AIを活用したUI生成ツール「v0」:テキストによる指示から、洗練されたUIを瞬時に生成。 ・AIコーディングツール「Cursor」: AIがあなたの思考を加速させ、コード生成を強力にサポート。 ・次世代AI開発エージェント「Devin」: AIが自律的にタスクをこなし、開発プロセスをサポート。

●このポジションについて GROWTH VERSEのテックリードは、自社プロダクトの課題に向き合い、的確なテクニカルロードマップを描き、それを遂行する役割です。 特定の言語や技術への習熟よりも、設計・アーキテクチャへの造詣の深さを大切にしています。 私たちが大切にしているのは、言われたものを作ることではありません。 顧客がプロダクトを使ったうえで、どのような状態にたどり着きたいのかを自分たちで考え抜き、その先にある感動(Wow)を体験として届けることです。 プロダクトは、顧客が実現したいビジネス活動の一部です。 その中で、私たちのプロダクトが欠かせない役割を担っている状態を、私たちが主導してつくりにいきます。 このポジションで担うこと プロダクトと、その利用者の業務を深く理解する プロダクトが使われる現場の業務に入り込み、業務の流れと課題の構造を理解する 業種が変わっても、相手よりも深く理解することを目指す プロダクトのテクニカルロードマップを描く 事業の目標から逆算して、プロダクトのテクニカルロードマップを描く 設計・アーキテクチャの観点から、何をどの順で進めるかを判断する ロードマップをチームで遂行する 描いたロードマップを、計画で終わらせずにチームを率いて遂行する 進めながら状況を見て、設計・アーキテクチャの判断を重ねる キャリアパス プロダクトのテックリードとして経験を積んだ先に、事業の現場へ入り込む2つの道があります。 M&A先の企業に入り込む道:グループに加わった企業のシステムと開発体制を統合し(PMI)、自社のAI Agentやプロダクトを組み込んで、事業の価値を引き上げる クライアントに入り込む道(FDE):クライアントの現場に入り込み、AI Agentを設計・実装して、業務の成果につなげる また、テックリードマネージャー(Tech Lead Manager)へと役割を広げ、その先にM&Aで加わった事業を担う事業部CTOという選択肢も検討できます。 いずれも決まったものではありません。 ご本人の志向を伺いながら、一緒に検討します。 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 #### 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 Phase 1 プレイヤー:自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 Phase 2 マネージャー:複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 Phase 3 事業部CTO:AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外での登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GROWTH VERSEのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に 官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義～設計～実装～リリース～保守/運用～継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した技術的リード ・生成AI等の最新技術を活用したシステム設計、技術選定、およびプロトタイプ開発 ・顧客のビジネス課題に踏み込んだITソリューションの提案活動(プリセールス支援含む) ・自社社員を中心とした開発チームのマネジメント、品質管理、プロジェクトのPL管理 ・若手エンジニアの育成・評価、および組織構築への貢献 ●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 ・ 数千万ユーザー規模のSaaSプラットフォーム新規開発 使用技術:TypeScript、Go、Next.js、AWS (ECS, Aurora)、Docker等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、プロジェクト管理(PM) 働き方:リモート50% 出社50% ・ 大規模基幹システムのクラウドネイティブ化およびマイグレーション 使用技術:Java、Spring Boot、PostgreSQL、Google Cloud (GCP)、Kubernetes等 担当工程:要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、テスト、移行推進、顧客折衝 働き方:リモート50% 出社50% ●技術・環境スタック例 ・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 ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、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。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位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。 この変革期において、顧客のビジネス課題に直結する技術提案を行い、自社組織の成長をともに牽引していただける方を募集しています。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級エンジニアとして、技術主導によるプロジェクト全体のリード、またはPM/PLとしてのチーム統括をお任せします。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAG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います。 これらの技術選定やアーキテクチャ設計から携わり、自社メンバーを中心とした「次代に通用するチームビルド」を実現することが最大のミッションです。 ●業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

選考を通じてご希望や適性を確認し、下記の業務をお任せする予定です。 ・AIエージェントの企画および要件定義:生成AIや大規模データを活用した自動化エージェントの企画・設計 ・エンジニア/リサーチャーと連携した開発推進、進捗管理 ・リリース後の活用推進、効果検証、改善サイクルの設計 ・経営層および関連部署への提案・合意形成 【部署概要】 AIオペレーションテクノロジー本部は、サイバーエージェントのインターネット広告事業において、AIを活用したサービスを企画・開発している組織です。 ・広告効果を上げるためのAIサービス ・業務効率を改善するためのAIサービス AIを駆使して、インターネット広告事業の価値となる新しい事業・サービスを創ることをミッションとしています。約700〜1,500名の営業・スタッフが関わる組織が対象領域となるため、一つの改善が事業全体に波及するスケールが特徴です。 ※変更の範囲:会社の定める業務

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●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 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・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 ●技術・環境スタック例 ・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, 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 ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、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。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位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。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●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 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・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 ●技術・環境スタック例 ・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, 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 ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、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。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位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。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義～設計～実装～リリース～保守/運用～継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した技術的リード ・生成AI等の最新技術を活用したシステム設計、技術選定、およびプロトタイプ開発 ・顧客のビジネス課題に踏み込んだITソリューションの提案活動(プリセールス支援含む) ・自社社員を中心とした開発チームのマネジメント、品質管理、プロジェクトのPL管理 ・若手エンジニアの育成・評価、および組織構築への貢献 ●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 ●数千万ユーザー規模のSaaSプラットフォーム新規開発 使用技術:TypeScript、Go、Next.js、AWS (ECS, Aurora)、Docker等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、プロジェクト管理(PM) 働き方:リモート50% 出社50% ●大規模基幹システムのクラウドネイティブ化およびマイグレーション 使用技術:Java、Spring Boot、PostgreSQL、Google Cloud (GCP)、Kubernetes等 担当工程:要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、テスト、移行推進、顧客折衝 働き方:リモート50% 出社50% ●技術・環境スタック例 ・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 ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、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。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位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。 この変革期において、顧客のビジネス課題に直結する技術提案を行い、自社組織の成長をともに牽引していただける方を募集しています。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級エンジニアとして、技術主導によるプロジェクト全体のリード、またはPM/PLとしてのチーム統括をお任せします。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAG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います。 これらの技術選定やアーキテクチャ設計から携わり、自社メンバーを中心とした「次代に通用するチームビルド」を実現することが最大のミッションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●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 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・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 ●技術・環境スタック例 ・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, 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 ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、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。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位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。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

まずご一緒すること 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行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! 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(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想 要件定義・実装・大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション 実装・動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 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! 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) より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 AIネイティブな組織づくり働く環境 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エンジニアが、課題の定義から実装まで一気通貫で関わります。 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行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! 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(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 - プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 - 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 - 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 - 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと FDEとしての活躍の先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。 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! 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) - より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション - AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 - 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 - AIネイティブな組織づくり 技術スタック(一部) - AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith - バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React - データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB - クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase - DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform - ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアプロダクトエンジニアとして、事業インパクトの大きい課題の特定から、ソリューションの設計・実装、現場定着、効果検証までを主導していただきます。 【具体的な業務内容】 ・事業KPI、利用データ、業務担当者へのヒアリングをもとにした、優先して解くべき課題の特定 ・複雑な業務プロセスの整理と、人とAIの役割分担を含む業務全体の再設計 ・業務責任者、プロダクトオーナー、デザイナーなどとの合意形成とプロジェクトの推進 ・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計、技術選定、データモデル設計、フルスタックな開発の主導 ・生成AIを組み込んだ機能における、精度、品質、コスト、速度、運用方法の設計と改善 ・設計レビュー、コードレビュー、技術的なフィードバックを通じたメンバーの支援 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアソフトウェアエンジニアとして、事業・プロダクト上の課題を技術課題へ落とし込み、重要機能の開発とシステム全体の継続的な進化をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・プロダクト戦略を踏まえた技術課題の整理、実現方針の策定 ・システム全体を見据えたアーキテクチャ、API、データモデルの設計・改善 ・重要度または難易度の高い機能の設計・実装および技術的なリード ・生成AIを活用した機能の技術検証、設計、プロダクト導入 ・性能、可用性、障害耐性、セキュリティ、監視・運用性を含む非機能要件の設計・改善 ・設計レビュー、コードレビュー、テスト戦略を通じた開発品質の向上 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

Tech Lead としての仕事 ●音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計 ・ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか — その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。 ●プロダクト機能の設計・実装リード ・会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。 例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。 ●チームの技術リード ・設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。 ●チーム体制 約60名がエンジニア組織に在籍しています。 全社256名、エンジニアの外国籍比率は44%です。 Speech チームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。 【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 【学習と開発の支援】 ●AIツール利用サポート ・JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 ・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 ・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 ・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) ・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 ・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 【働き方】 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

【ミッション】 ソフトバンクのAI活用を支えるシステム基盤を構築します。 AIエージェントが安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備し、完全自律思考型エージェントの実現を目指しています。 【主な業務】 ソフトバンクの次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。 CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担う重要なポジションです。 オントロジー/Knowledge Graphの設計・構築 GraphQLを活用した参照API基盤の整備 AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発 AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計 共通基盤・共通コンポーネントの内製開発 【具体的な業務】 入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。 ① オントロジーの構築・活用 業務知識のオントロジー設計 Knowledge Graphの設計・構築 RAGとの連携 社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け ② API基盤整備 REST APIのGraphQL化 GraphQL Gateway開発 MCP Serverとの連携 API設計・標準化 API自動生成・生成AI活用 ③ 更新処理基盤整備 AIエージェント向け更新API設計 トランザクション制御 承認・権限制御 データ整合性を考慮した更新フロー設計 AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築 【主な開発環境・技術スタック】 フロントエンド:JavaScript、Vue.js、TypeScript バックエンド:Java(Spring Boot、Apache Beam、Netty、Reactor)、JavaScript(Node.js)、Python、Rust データベース/データストレージ:PostgreSQL、Apache Ignite、Redis インフラ/実行基盤・ミドルウエア: コンテナ・基盤:Docker メッセージング・ストリーミング:Apache Kafka、Apache Flink、Solace 通信・音声基盤:WebSocket、WebRTC、SIP、Asterisk、LiveKit その他・開発ツール・自動化: API・連携規格:GraphQL、MCP Server(Model Context Protocol)

パーソルグループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト/システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。 AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割を期待しています。 単一プロダクトに閉じない横断的な全体俯瞰、経営層・各SBU・関係部門との交渉、複数ステークホルダー間の合意形成を主導いただきます。 (ご担当頂く業務例) ・事業課題の可視化・言語化・整理・分析、構想立案〜開発推進〜リリースまでを担当 ・グループ横断・事業横断テーマの選定、複数プロダクトを俯瞰したプロダクト戦略・ロードマップ統括 ・複数プロダクト間の共通化/個別化の裁定、標準プロセス(PoC→評価→投資承認→本番化)の設計 ・テックリード/システムアーキテクトと並走した、全体アーキ方針・非機能要件レベルでの俯瞰的意思決定 ・経営層向け投資判断資料(役員向け稟議)の作成・説明、投資承認取得のリード ・各SBU(事業会社)との役割分担・費用負担・スコープに関する交渉 ・情報セキュリティ/法務/財務/社内審査部門との調整・交渉、稟議プロセスを通じた企画推進 ・PO組織における意思決定・優先度付け・品質/リスク管理ガバナンスの運用 ●プロジェクト事例 各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。 事例: ・営業AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援) ・営業サポートAI(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上) ・AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現) ※担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

●業務詳細 パーソルグループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト/システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。 AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割を期待しています。 リードクラスでは、事業課題・業務課題を「可視化」「言語化」「整理」「分析」する力を軸に、AI活用テーマを構想として立ち上げ、設計・開発推進まで落とし込むことをミッションとします。 (ご担当頂く業務例) ・各事業会社の事業課題・業務課題のヒアリング、現状業務フロー・AI活用ユースケースの可視化・整理 ・AI活用を前提とした課題整理および解決方針の言語化 ・AI活用に伴う設計上のトレードオフ(コスト・品質・拡張性・運用性・リスク)の言語化 ・ビジネス要件からシステム要件(機能/非機能)への言語化・落とし込み ・AI活用テーマにおけるKPI設定、投資対効果(ROI)の試算・分析(ビジネス担当と協業) ・PoC結果の定量/定性分析、次フェーズ計画への反映 ・POとしての受入基準(DoD)策定、バックログ優先度付け・運用 ・開発チーム(内製/外+D2部パートナー含む)との協働による開発推進・ディレクション ●プロジェクト事例 各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。 事例: ・営業AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援) ・営業サポートAI(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上) ・AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現) ※担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

●部の紹介、概要: 野村ホールディングスIT戦略部は、野村グループ全体で効率的なIT業務オペレーションを実現し、ITのグループ運営を確立するための活動を行っています。 また、野村グループ全般のビジネスを更にスケールアップするために、生成AI等の技術を起点としたデジタル化を促進し、人+AIによる新しいオペレーションモデルを企画・提案・推進します。 ●担当業務、責務: 野村ホールディングスのIT戦略部デジタル企画推進課では、生成AIの利活用を推進するAI CoE(Center of Excellence)、Technology Initiative Group、及びData Science Initiativeなど、先進的なテクノロジーを利活用し、ビジネス部門とのパートナーシップを通じて、様々なAI/DXサービスをビジネス部門と共同開発しています。 本ポジションでは、IT戦略部デジタル企画推進課の一員として、生成AIをはじめとする最先端技術を駆使した社内のDX推進と堅牢なITガバナンスの両面から当社の未来を作るための企画・推進する人材を募集します。 経営層との距離も近く、自身の提案がグループ・グローバルを含めた全社に影響を与えることに携わることができる環境です。 先進的な取り組みをリードし、野村グループ全体の変革を共に牽引していくことができるポジションです。 <主な業務> 生成AIの活用推進:生成AIを活用した新たなアプリケーションやサービス、社内向け研修等を各ビジネス部門やグループ会社と協働し企画立案・推進する ITガバナンスの構築・運営:セキュリティ、コンプライアンス、リスク管理やAI利用に関する社内審査を含むAIガバナンス体制の構築および運営、関係部門(ITガバナンス担当、リーガル・コンプライアンス・リスク管理部門、グローバルのAI推進・ガバナンス担当等)との折衝業務 AI関連プロジェクトマネジメント:ビジネス部門と連携したデジタルトランスフォーメーション(DX)推進、および関連プロジェクトの管理 先端技術調査:AIをはじめとする先端技術のリサーチや他社動向調査、ビッグテック・ベンチャー企業等有望な技術力を持つ企業との協業検討 経営層および他部門、グループ会社等ステークホルダーマネジメント:AIに関するステアリング・コミッティ、経営層向け定例等各種会議体の企画・運営

●期待する役割 MAP AIのプロダクトマネージャーとして、プロダクトの顧客価値検証や、新規事業・デジタルバンク・デジタル資産形成の進展に応じた段階的な機能拡張およびプロダクトマーケットフィットの実現をリードしていただきます。 生成AIを用いた新たな金融体験の実現に向けて、OpenAIとのパートナーシップ、Googleとの戦略的提携、家計データを豊富に持つマネーツリーとの協業、約6,000万人の顧客基盤などのMUFGグループが持つ強力なアセットを活用し、まだ世の中に正解がない領域でゼロベースでの価値創造に挑んでいきます。 ●業務内容 ・AIプロダクト・機能の企画・要件定義 ・定量分析やインタビュー等を通じた顧客理解 ・担当領域における顧客価値定義や機能方針の検討 ・AIを活用した新しいUIUX企画・ディレクション ・顧客体験の継続的なPDCAを通じたKPI改善 ・社内外のステークホルダーとの連携・調整 ・プロジェクトマネジメント

キャンサースキャンは『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。 全国の自治体様を中心に、健康診断データや医療レセプトデータを解析し、人々の行動変容を促すコミュニケーションデザインを提供しています。 ●私たちのチームについて これまで労働集約的なデータ処理で案件のオペレーションをしてきましたが、これからは AI Agent を使ったスムーズなデータ処理・データ分析を目指して、組織とシステムの抜本的な刷新を行っています。 ●プロダクトにより解決したい社会課題 予防医療のニーズは急増していますが、現状のアナログで労働集約的なオペレーションのままでは救える人の数に限界が生じます。 私たちはこのオペレーションを、AI Agent 主導なデリバリーを行うエコシステムに昇華させることで、より多くの人々に、より高度な(AI Agent等を活用した)健康価値を届けることを目指しています。 ●直近のプロジェクト オペレーションを "AI Agent による"自動化のための社内データ・システム基盤の刷新・構築 AIのみで完結する健診予約システム(LINE/電話)のプロダクト開発 生成AI(e.g., NL2SQL)を活用したデータ抽出・分析プロセスの自動化 新介入プロダクトの開発 (ジェネリック通知、多剤併用の介入 …etc) 社内セキュリティの強化 【概要】 テクノロジー本部において、現在活躍している3名のマネージャー陣と共に、新たに「データプロセッシンググループ」のマネジメントおよび組織課題の解決をお任せします。 マネジメントのプロフェッショナルとして、担当グループのピープルマネジメントや現場の交通整理にコミットし、組織の力を最大化していただくことを期待しています。 現場のエンジニアやデータサイエンティストと対等にディスカッションをし、円滑な意思決定ができるレベルの技術的バックグラウンド(開発・実装経験)をベースに要件定義や方針の議論ができれば、まずは1マネージャーとして「人と組織の力で事業を勝たせる」ことに集中できる環境です。 【具体的な業務内容】 ・技術理解に基づいたプロジェクト推進 AI Agent主導のデータオペレーションシステムの開発および開発体制の構築と進捗マネジメント ・組織マネジメント・ピープルマネジメント 現場の交通整理および組織課題の解決、心理的安全性の高いチームづくり 担当グループにおけるエンジニアの採用計画の立案・実行、評価制度の運用 メンバーの育成、1on1、キャリア支援

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント(PM)や複数プロジェクトの統括、または組織マネジメント(係長～課長職)をお任せします。 ・金融機関向け大規模Webシステム開発におけるプロジェクトマネジメント(PM)または大規模プロジェクトリーダー(PL)業務 ・顧客(金融機関の経営層、IT部門、業務部門責任者)とのハイレベルな折衝、課題抽出、および中長期的なシステム提案・DX推進 ・プロジェクト全体の工程管理、品質管理、コスト管理(収益管理)、およびリスクマネジメント ・複数チーム(計20名～50名規模、パートナー企業含む)の統括、リソース調整 ・部門内の開発標準や技術選定、設計・開発プロセスの策定、および品質レビュー体制の確立 ・メンバー(チーフ、サブチーフ含む)の指導・育成、キャリア支援、および人事評価(組織マネジメント) ●プロジェクト事例 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発