マネジメント・経営・上流(RAG)の求人・転職情報

【ミッション】 業務プロセス改革(BPR)および新システム導入プロジェクトの推進 【主な業務】 ・AIソリューションを活用したコールセンターの業務プロセス改革(BPR)の推進 ・AI活用によるカスタマーサポートのフロー最適化および品質向上 ・プロジェクト進行管理・各種ステークホルダー(システム部門・現場部門)との調整・合意形成 ・PoC(概念実証)の計画立案および効果検証の実施 ・各種データ(AHTや応答率など)の集計・分析に基づく課題抽出 【具体的な業務】 ・ヒアリングやデータ分析を通じたコールセンター業務の課題抽出、およびAIソリューション(FAQ推奨システムやオペレーター支援ツールなど)を用いた新しい業務フローの設計・定義 ・AI活用システムの導入に向けた要件定義の作成、およびシステム部門と現場オペレーション部門の間に立った調整・合意形成 ・AI導入前後のテスト(PoC)の実装・推進、および各種KPI(AHTや応答率など)に対する効果検証・評価 ・Excelなどのツールを用いたデータ集計・基礎分析、およびそれに基づくさらなる改善施策の立案

【ミッション】 ソフトバンクのヘルスケア戦略の実現に向け、事業、プロダクト、システム全体を俯瞰したアーキテクチャ設計をリードする。利用者体験と医療・ヘルスケア業務を理解し、サービス要件をシステム要件へ落とし込む。関係部門や外部パートナーをつなぐハブとしてプロジェクトを推進し、将来拡張を見据えたシステム構想・ロードマップを策定する。 【主な業務】 ヘルスケア領域・メディカル領域の要求整理、要件定義、システム全体設計、プロダクト・画面・API仕様の整理を担う。開発ロードマップ、優先順位、外部サービス・病院システムとの連携方式を策定し、開発ベンダーや外部パートナーへの技術ディレクション、技術課題・リスク管理、設計資料の作成を行う。 【具体的な業務】 ・UX、業務要件を画面、データ、システム全体へ落とし込む ・PHR、EHR、認証、同意、決済、通知を含むサービス全体の設計・レビュー ・病院、自治体、企業、外部サービスとのAPI・システム連携方式の設計 ・開発ベンダーとの設計レビュー、技術課題の整理、品質向上 ・システム構成図、業務フロー、API仕様書などの設計ドキュメントの整備

【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的な業務】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築

本ポジションの募集組織は、TISIの全社横断型技術組織としてITのあらゆるプロセスにおける生成AIの活用を推進する生成AIイノベーション部です。 生成AI活用によるシステム開発・社内業務の生産性向上をミッションとする組織の中で、現在TISI全社の様々なシステム開発に活用できるAIエージェントを活用した新たな開発基盤・プロセス構築を推進、また社内業務向けにAIチャットサービスを提供しています。 今回、これらAIに関わる取り組みへ参画いただき、全社展開・実システムの改善(生産性向上)までを我々と共に歩んでくれる仲間を募集します。 これまでの開発リード経験・生成AI活用経験を活かして、全社視点での生産性向上に貢献がミッションとなるチャレンジャブルなポジションです。単一の開発プロジェクトのみならず、TISIインテックグループ会社のシステム開発ビジネスや、社内業務など大きな範囲への貢献に挑戦したいと思ってくださる方をお待ちしています。 募集組織では、生成AIを技術軸とした様々な取り組みを並行して推進しております。「AI」技術を軸としたさまざまな活躍フィールドがご提供できます。 ●例1)TISIインテックグループのシステム開発における生成AI活用施策の立案・推進 生成AI/AIエージェントをを活用し、システム開発の生産性を向上させる施策を推進いただきます。生成AI基盤の企画・開発・構築・運用や、AIエージェントの開発などに携わっていただきます。 ●例2)生成AI活用施策の社内外への浸透・推進 生成AIを活用した施策を社内外に発信し、その活用を促進することで効果を最大化する役割を担っていただきます。その過程において、活用実態をデータに基づき分析、次なるアクションの企画の立案・改善計画を立て、推進いただきます。 <キャリアパス> ●エキスパート職 ・全社プロジェクトにおいて、グループ横断型の生成AIによる業務変革施策の企画・推進、全社システム開発/社内システム・業務のあるべき姿の実現に向けた変革推進 ●プロフェッショナル職 ・1年後:特定の生成AI施策の企画・推進リーダー ・5年後:エキスパート職、またはマネジメント職(キャリアプランに応じて方向を検討)

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

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

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

概要 シニアプロジェクトマネージャー(以下Sr.PjM)は、DX推進やデータ整理 / 活用に課題を感じているエンタープライズ企業のクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにSr.PjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援(PjMと同じ)】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・ 組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引(PjMと同じ)】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践(PjMと同じ)】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化(Sr.PjMのみ)】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化 / プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【チーム / 組織の成長を牽引し影響力を拡大(Sr.PjMのみ)】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン・戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・ QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 【開発環境】 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure 【プロジェクトマネジメントツール】 Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

●業務概要 ・データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーを担当していただきます。 ・お客様に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 ・ご自身の技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行って頂きます。 ●詳細業務 ・AI案件のリーダー(テックリード、プロジェクトマネージャー) ・お客様の課題や要件のヒアリング ・AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 ・FPTのエキスパートと連携した提案・デリバリー ・FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 ・AIエンジニアチームのリーダー(チーム管理など)など ●主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等

【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

生成AIでビジネスの未来を「革新」する自然言語処理アーキテクトを募集 生成AI(特にLLM)を用いた業務効率化・知的業務支援のプロジェクトにて、技術選定・設計・開発の中核を担っていただきます。 「PoC止まりで終わらない」本番実装の案件が豊富で、NLPの専門性をビジネスに結びつけたいエンジニアに最適な環境です。 【具体的な業務】 以下を想定しております。 ・エンドクライアントとの技術ディスカッション、業務分析、PoC仮説設計 ・LLMや検索技術(RAGなど)を用いたプロトタイプ開発、本番導入 ・ジュニアメンバーの技術支援、コードレビュー ・PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整 ・LLMの評価設計(指標設計、ベンチマーク設計など)

AIで「改善」から「革新」へ!最先端技術で社会を動かすプロジェクトをリードしませんか? AI技術の進化は、あらゆる業界に革新をもたらしています。AMBLでは、その最前線でクライアントのビジネス変革を牽引するAI開発プロジェクトマネージャーを募集しています。 単なる改善に留まらない、真の「革新」を生み出すプロジェクトをまるごと牽引していただきます。トレンドの 生成AI 、 画像AI 、 数理最適化 、 AIエージェント といった最先端技術を駆使し、顧客の抱える複雑な課題をAIで解決に導く、非常にダイナミックな役割です。 具体的には ●プリセールス支援 :営業と共にAI技術の専門家として顧客の課題を深く理解し、最適なソリューションを提案。案件獲得の鍵を握ります。 ●受託PoC・受託案件のプロジェクトマネジメント: 要件定義から設計・開発、テスト、そして納品後のサポートまで、プロジェクトの全工程を統括。スケジュール、品質、コスト、リスクを徹底管理し、プロジェクトを成功に導きます。 ●チームマネジメント: 開発メンバー、営業、そして顧客といった多様なステークホルダーを巻き込み、円滑なコミュニケーションと最適な連携を実現。プロジェクト推進のハブとなり、チームを勝利へ導く司令塔です。 ●顧客との関係構築: 顧客の期待を超える成果を追求し、深い信頼関係を構築。継続的なビジネスチャンスへと繋げます。 ●予算・進捗管理: 限られたリソースの中で最大の成果を生み出すため、予算と進捗を綿密に管理し、常に最適な調整を行います。 組織のミッション AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団 私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。 トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。 20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。 キャリアパス ●専門性の深化と最新技術への挑戦 AI技術の進化は目覚ましく、私たちは常に最先端の技術動向を追い、それを実案件に導入しています。LLMや生成AI、数理最適化など、最新技術を駆使したプロジェクトを通じて、あなたの専門性をさらに深化させることができます。社内外の勉強会や、資格取得支援制度を活用し、常にスキルをアップデートできる環境です。 ●新規事業・サービス開発への参画 あなたのアイデアが、新たなAIソリューションやサービスとして具現化される可能性も大いにあります。顧客のニーズを捉え、AIで社会に新たな価値を生み出す新規事業やサービス開発に、企画段階から参画できるチャンスがあります。 ●組織の中核を担う存在へ AI事業部の拡大に伴い、組織体制も常に進化しています。プロジェクトマネージャーとしての経験を積んだ後は、チームリーダーやマネージャーとして、組織の中核を担い、若手メンバーの育成や組織体制の強化に貢献していただくことも期待しています。

●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。 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 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

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

●入社後のステップと育成体制 まずはご自身の得意領域(開発や上流工程)からプロジェクトに参画していただきます。 その後、早期に以下のFDEフェーズへステップアップしていただきます。 ●FDEの支援フェーズ(実戦で鍛える) ・顧客理解 ・課題構造化(業務フロー・オントロジー化) ・解決策設計(AI統合・RAG・エージェント) ・プロト導入・開発 ・PoC設計・精度検証 ・トライアル評価 ・本番導入・開発 ・運用設計 → ・システム運用保守 ・業務運用改善 一連の流れを実戦で経験することで、「課題構造化・AI統合・PoC設計」の確固たる型を習得できます。 ●この仕事で解決いただく課題(プロジェクト例) 顧客の現場に入り込み、属人化している業務を生成AIやSaaS、自動化技術を用いて根本から再構築します。 ・大手通信業界の事例 問い合わせ業務をAIによる要約と自動分類で半減させるプロジェクトや、RAGと業務データを組み合わせたPoC設計・精度検証、AIエージェントを用いた業務フローの自動化から運用までの支援など。 ・自治体DXの事例 文書管理業務のオントロジー構造化、AI検索基盤の構築からPoC・本番導入、さらに業務運用改善までの伴走支援など。 ※直近の具体的な案件詳細は、選考時に詳しくお伝えいたします。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務

事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 ●AIエージェント(AgentOps)の構想立案および社内・顧客への導入推進 ●AIOpsのアーキテクチャ設計、および自律型AIを用いた運用自動化の設計 ●DevOps+AI駆動開発のアーキテクチャ設計および運用設計(CI/CDパイプライン構築等) ●既存ツール(WinActor、PowerPlatform等)を用いた運用の可視化とAIによる工数削減・アーキテクチャ見直し 事業内容と今後の事業展開 コムテックでは、IT/ビジネス・プロセス・アウトソーシング (BPO)を二軸としたサービスをお客様へ展開しています。 ●業務調査/分析 ●課題解決 BPO 配属先の組織構成 5名程度(※プロジェクトによって変動します) その他 ※※宿泊を伴う出張あり

【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)

●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

業務概要 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤・クラウド技術・生成AI/AI Agentを活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するテクニカルプロジェクトマネージャーは、AIアプリケーションや次世代金融プロダクトを開発対象とするプロジェクトのゴール達成に向けた役割を担います。 通常のプロジェクトマネジメントに加え、技術的な知見をもとに、金融機関に求められるセキュリティ・信頼性の要件とモダンな技術スタックを両立させながら、プロジェクトのデリバリーに責任を持つロールです。 職務内容 ・スコープの定義、要件定義・仕様策定 ・スケジュールやリソース面のプランニング ・技術的な難易度の評価、課題のハンドリング ・金融機関のセキュリティ基準を考慮した設計・開発の推進とその説明責任 ・プロジェクトのファシリテート、情報の整理、優先順位決め ・プロジェクト推進におけるエンジニアメンバのサポート、メンタリング、フォローアップ 会社とメンバー Japan Digital Design(以下、JDD)は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のグループ企業として、MUFGグループ各社を始め金融機関に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは、「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAI Agentの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AI Agentを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融機関からの出向者に加え、これまで銀行組織にはいなかった大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたStartupから経験豊富なメンバーが集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の領域の専門人材を、プロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 開発言語・技術スタック・フレームワーク ※プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します。近年はTypeScriptをメインの開発言語に据えつつ、AI/LLM領域ではPythonも活用しています。 ●フロントエンド ・TypeScript, Next.js, React, Vite, Storybook ●バックエンド ・TypeScript, Next.js, Express ・Python, Fast API ●インフラ ・AWS (ECS, Fargate, Amplify, Lambda, StepFunctions, S3, etc..) ・Google Cloud (Cloud Run, Cloud Pub/Sub, Identity platform, Cloud SQL, Cloud Functions, Terraform) ●AI / LLM / Agent ・OpenAI API / Azure OpenAI Service / Anthropic / Gemini等のLLM API ・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMアプリケーションフレームワーク ・RAG、Tool Calling、Function Calling、Multi-Agent Workflow ・Vector Database / Embedding / Semantic Search ・Prompt Engineering / Context Engineering ●開発ツール ・Slack, GitHub (GitHub Copilot), Claude Code などの AI コーディングアシスタントツール / 各種 LLM ツール, JIRA, Confluence, Microsoft Teams 変更の範囲 会社の定める業務

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

● クライアント向け業務(客先・プロジェクト業務) ・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得 ・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進 ・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成 ・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走 ● 社内組織向け業務(AI利活用促進・開発プロセスの再構築) ・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開 ・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備 ・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定 ・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。 本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。 また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。 ●現状の課題/今後取り組みたいこと freeeでは現在、Gemini や NotebookLM、自社のLLM基盤、各種コーディングエージェントなどを日々の業務に標準的に取り入れています。さらに「全社AI特区」として、希望者が最新AIツールを業務で試せる環境を提供しており、ChatGPT や Comet、n8n 等の活用が進んでいます。しかし、以下の課題によりAI活用の「天井」が存在します 1.コンテキストの分断 : 社内データ（議事録、ドキュメント、顧客データ）が各SaaSに分散し、AIに十分なコンテキストを提供できていません。現場のドメイン知識や業務プロセスが暗黙知のまま残り、AI Agentやワークフローに組み込める構造化された形で言語化できていない領域が多く存在します。 2.AIツール活用の障壁：エンジニア以外のメンバーが業務自動化やAIエージェント構築を試みても、API連携や認証、データ接続のハードルが高く、AIの能力を十分に発揮させるにはエンジニアのサポートが必要な状況です。 3.ガバナンスとスピードの両立 : 法令やセキュリティ、ガバナンスを守りつつ、最新のAIモデルやツールを即座に現場へ届けるシステム・運用体制が未完成です。 今後取り組みたいことは、「AIが力を発揮できる環境づくり」です。社内に分散したデータや知識をAIに届ける基盤を構築し、n8n等のノーコード/ローコードツールと連携させることで、全社員が自分の業務をAIと共に再発明できる環境を実現したいと考えています。 ●業務内容詳細 CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。 プラットフォーム構築 ・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発 ・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築 ガバナンス・セキュリティ・コスト ・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装 ・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定 ・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現 Enabling・横展開 ・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み ・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化 ・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援 ・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有 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