AI・機械学習（LLM）エンジニア(TypeScript)の求人・転職情報

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!

●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

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

【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

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI/生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進する「プロジェクトマネージャー(PM)またはPM候補」としてご活躍いただきます。 技術的な前提や制約(API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など)をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。 ● 具体的な業務 ①プロジェクト全体のマネジメント プロジェクト推進における「チームビルディング」「タスク・課題管理」「スケジュール管理」「品質管理」の徹底 ②最上流の顧客折衝・戦略策定 クライアントとの要件調整、期待値調整、課題整理、および「そもそも何をどう作るか」という戦略策定のリード ③技術とプロジェクトの両面でのチームリード 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、プロジェクトのゴールに向けてチームを牽引・サポート ④複数・大規模案件のハンドリング ご経験や志向性に応じ、様々な規模の案件や、複数案件を跨いだ全体統括(マルチプロジェクトマネジメント)の実施 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2　 2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じて柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ①エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ②シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

<担当プロダクトについて> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」 商談録画やメモをAIが解析し、顧客の購買ロジックを特許出願中の独自フレーム「Value Map」に基づいて可視化・価値提供するSaaSプロダクトです。 このValue Mapという強力な基盤の上に、営業組織の課題を解決する様々なアプリケーションを開発していきます。 ●商談のブラックボックス化を解消: マネージャーは商談動画を全て視聴せずとも、Value Mapを見るだけで「誰が、なぜ、どこで躓いているか」を即座に把握できます。これにより、工数をかけずに的確なフィードバックが可能になり、育成の属人性を解消します。 ●「勝ち筋」の可視化と再現: これまでトップセールスの暗黙知だった「受注に繋がる商談パターン」をValue Mapとして言語化・可視化します。これにより、メンバーは再現性を持って成果を出せるようになり、自律的な成長を促します。 ●商談品質の向上: Value Mapを商談時のガイドとして活用することで、メンバーは顧客の課題解決に向けた提案型のコミュニケーションを実践できるようになります。 顧客インタビュー https://www.salescore.jp/case/labbase_vi <業務内容> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 <技術スタック> ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 生成AIをはじめとする先端技術の社会実装・研究を担う専門組織「M-Lab」では、単なるAIツールの導入に留まらず、承継するプロダクトのソースコード解析から経営判断の自動化まで、「AIエージェントが事業を自律運営する世界」の実装に挑んでいます。 業務内容 ●プロダクトのAIモダナイゼーション コード解析・変換: LLMを用いた大規模なレガシーコードの解析、およびモダンスタックへの自動リファクタリング・移行パイプラインの構築。 ドキュメント自動生成: 既存資産からの仕様書・設計図の自動復元と、継続的なドキュメント更新の自動化。 ●知識資産の集約とRAG構築 高精度RAGの開発: 現場の暗黙知(非構造化データ)を構造化し、GraphRAGやHybrid Searchを用いた高精度な知識検索基盤の設計・実装。 業務特化型Agentの開発: 特定ドメインに最適化したプロンプトエンジニアリング、およびLLMのFine-tuningによる業務自動化ツールの開発。 ●AIによる事業運営・経営の自律化 マルチエージェントシステムの構築: 意思決定から実行までを自律的に行うAIエージェント群のアーキテクチャ設計。 ●AI活用・教育支援 技術レクチャー・導入支援: 最新AI技術のトレンド共有、および各部署の課題に応じたAI活用手法のレクチャーと導入コンサルティング。

【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Digital Adoption Platform「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1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成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。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *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】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

【プロダクト】 テックタッチ(既存プロダクト × 生成AI組み込み) システム導入だけで終わらせない、利活用のためのDXを推進する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」。 あらゆるWebシステムの画面上に、操作ガイドやナビゲーションを表示させることで、すべてのユーザーが迷わず・間違わずにシステムを使いこなすことができる世界を目指すプロダクトです。 すでに多くの企業で利用されている本プロダクトに、生成AI機能を組み込む開発が進行中です。 既存プロダクトへのAI組み込みには、新規開発とは異なる難しさがあります 既存ユーザーの業務に影響を与えないよう、AIの出力品質を担保する必要がある 確立された品質基準に、AI特有の「確率的・非決定論的な振る舞い」の評価観点を追加していく 予測困難なAIの出力が、既存機能やユーザー体験と整合するかを検証する こうした課題に対応するため、AI精度評価の仕組みを構築していくフェーズにあります。 ★テックタッチの技術力と信頼 操作ガイドやナビゲーションをノーコードで作成することができる(開発部門を介さないユーザーの体験改善を実現) システムの特性やクライアントごとのルールに応じた設定/メンテナンスを簡単にした技術力 エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広い顧客への導入実績 新規プロダクト・その他 上記以外にも、立ち上げ初期の新規プロダクトや、AI/生成AIを活用した機能開発が複数進行中です。 詳細は選考時にお伝えします。 【主な業務内容】 プロダクト横断で、全社のAI精度評価の基準・プロセスを整備していきます。 1.プロンプト・設定の最適化(AI Accuracy) 「AIが賢く、期待通りの回答をすること」を追求します。 全社共通の評価フレームワークを構築し、各プロダクトに適用します。 評価基準の策定 プロンプトエンジニアリング 評価データセットの構築 2.品質保証プロセスの構築(Process & Strategy) 開発ライフサイクル全体におけるAI品質保証の「仕組み」と「ロードマップ」を策定し、各プロダクトチームへ展開します。 シフトレフト/シフトライトの実践 フィードバックループの構築 ロードマップ策定 3.全社横断での標準化推進 評価ガイドラインの策定 ナレッジ共有 評価基盤の整備

●事業概要 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ●使用技術 ▼現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ▼開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ▼生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API ・OpenAI API ・Anthropic API ・Gemini API ・Perplexity API 開発ツール ・Github Copilot ・Cursor Business ・Devin 生成AIサービス ・ChatGPT Team/Enterprise ・Azure OpenAI Service ・Claude Team/Enterprise ・Gemini Advanced/Gemini for GWS ・Perplexity Enterprise Pro ・NotebookLM Plus ・Zoom AI Companion

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

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。

評価ソリューション開発部において半導体用計測検査装置のアプリケーションソフトウェア開発を担っていただきます。主に検査・計測装置が出力する画像やデータを活用し、顧客に価値を提供するソフトウェアの開発を行います。顧客の業務を理解して課題を推定し、顧客と共にスピーディーに課題解決を行うやりがいのある仕事です。 顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。実際に顧客課題を解決するアプリケーションソフトウェアの開発を行います。 【職務詳細】 米国、中国、台湾、韓国をはじめとした大手半導体メーカーやパワーデバイスメーカー等で稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、 ソフトウェアの開発を行います。担当する業務によって、ニーズ・課題を顧客にでヒアリングし、課題解決に向けたアプリケーションの創生を行う場合と、 画像や計測データを用いた測長やパターン認識等のアルゴリズム設計・実装を中心に業務を行う間合いがあります。 【開発環境】 言語: C, C++, C#, Python, Rust, TypeScript 環境: Linux、Windows 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル 【開発の流れ/棲み分け】 顧客となる半導体メーカーや、自社現地法人からの要求やニーズを聞き取り、要件定義、仕様レビューを行い設計仕様書を仕上げます。 実装、単体テスト、実機テストを行い、品質保証部門による認定を受けて製品化します。 新製品開発の過程では、顧客との共同開発を行い場合が多く、短期間でプロトタイプを実装、提供して評価とフィードバックを受けながら仕様を固めていくアジャイル開発手法も適用します。 【プロジェクトに関して】 1回納入して終わりではなく、継続サポート型のソフトウェアである特性上、機能追加を順次行っていきます。 また、提供サイクルについては短いもので1か月、大半は半年～1年ほどとなります。 【補足/先端技術導入に関して】 画像処理、データ処理については、AIや深層学習などの先端技術の導入を積極的に推進しております。 開発業務の生産性向上、業務効率改善を目的として、生成AIなどの技術導入も進めております。

当社が扱う幅広い製品群(半導体製造向け製品、ヘルスケア製品、電子顕微鏡など)に関するソフトウェア開発を推進するプロジェクトリーダーとして、設計・開発からPoC/PoVをお任せします。 ●具体的にお任せする業務 ・社会やお客さまの真の課題を正しく知り、その課題に対するソリューションの提案 ・新しい製品に向けた試作開発における組み込みソフトウェアの基本設計、評価、改良設計 ・当社製品や顧客から取得できる各種データを用いた新しいソリューションシステムの基本設計、評価、改良設計 例:あくまで一例ですが、新技術を用いた顕微鏡から得られる画像データを用いて、顧客課題を解決するソリューションシステムの設計・開発 ・システムの実装(一部外注・ベンダーコントロール) ・顧客先や当社顧客協創施設での評価サポート ●開発環境 ・OS:Linux, Windows, VxWorks, T-Kernelなど ・使用言語:Python, C, C#, Java, TypeScript, JavaScript, SQLなど 【変更の範囲】会社の定める業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。 現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。 社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容】 ・クライアントの本質的なビジネス課題の抽出・構造化 単なるヒアリングに留まらず、顧客のビジネスの方向性を深く理解し、解決すべき真の課題をインフラ・アプリ両面から整理します。 ・AI・クラウド技術を軸としたソリューションの提案 課題解決に最適なテクノロジー(AIZE、生成AI、AWS/Azure等)を選定し、顧客が期待する成果(ROI)を最大化させるための技術要件を定義します。 ・一気通貫導入支援(要件定義〜設計・構築・運用) 基盤設計からバックエンドの実装までをオーケストレーションし、ツールの導入のみならず、将来の拡張性を見据えた保守・運用体制までを構築します。 ・実務定着と成果創出に向けた継続的なテック・アドバイザリー 導入後のシステムが現場で「武器」として活用されるよう、データ活用や生成AIを用いた更なる業務効率化(ハック)の施策を提言・伴走支援します。 ・プロジェクトの全体統括およびオーケストレーション(PM/PL業務) 1.5億円規模の大型案件を含むプロジェクトにおいて、進捗・品質・タスクを管理し、若手エンジニアをリードしながら顧客の期待に応えるアウトプットを実現します。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。 現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。 社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 大手SIerやエンドユーザーから寄せられる豊富な案件の中から、あなたの希望やキャリアプランを最優先に考えたアサインを実現。 スキルを磨きながら、無理のない成長を積み重ねていける環境です。 【業務内容　※一例です】 1.開発業務 ・基本設計、詳細設計、開発、テスト ・設計、開発の課題解決やプロジェクトの品質向上 2.リーダー業務へのチャレンジも可能です ・複数のメンバーを率いてプロジェクト全体の進捗管理、タスク管理、品質管理 ・顧客折衝や要件定義・設計フェーズでの技術的な提案およびプロジェクト計画立案をリード ・エンジニアメンバーの育成やフォローアップ 3.AI・先端領域への挑戦 ・顧客の課題に対してAIを使用したソリューションを提案する案件への参画や、AI自社サービス開発に携わる機会 ・ご希望やスキルに応じて、AIプラットフォーム部門の「AIZE」関連の開発に関わるキャリアもご用意 【案件例】 ・在庫管理システムのアプリ開発（Java Webアプリケーションエンジニア） ・医療系データアプリケーション開発（PL/SQLによる医療系アプリケーション開発） ・コンビニエンスストアの基幹システム（アプリ基盤プロジェクトのリーダー） など、多数ある案件の中から、ご自身のキャリアに沿ったものをアサインいたします。 開発環境も下記の通りたくさんありますので、幅広いキャリアを積むことが可能です。 【言語】 ・Java / PHP / Ruby / C# / Python / JavaScript / Perl / Kotlin / SQL など 【環境】 ・Windows / Linux / Unix / AWS / GCP / Azure など

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容　※一例です】 1.メイン業務 ・クラウド基盤の設計・構築: AWSやAzureを中心とした、高可用性・スケーラビリティを備えたシステム基盤の要件定義から実設計・構築。 ・バックエンドとの連携最適化:アプリケーション特性を理解した上でのDB最適化、コンテナ化(Docker/Kubernetes等)、サーバーレス構成の提案。 ・AI・最新ツールの活用: 生成AIや最新のツールを戦略的に使いこなし、インフラ構築・運用の自動化および品質向上を推進。 2.リーダー業務(マネジメント・提案・オーケストレーション) ・案件全体のオーケストレーション: インフラの知見を土台にAIエンジニアとしての視点を持ち、基盤構築・AI実装・バックエンド 開発など、プロジェクト全体の技術的な連携と最適化を指揮します。 ・プロジェクト推進・管理: 新規ソリューション開発における進捗・タスク・品質管理。 ・技術提案と計画立案: 顧客との折衝を通じ、ビジネス課題を技術で解決するためのソリューション提案とプロジェクト計画策定。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

生成AI(LLM)を活用したWEBアプリケーションや社内業務改善ツールの要件定義、PoC検証、設計、開発、性能評価をご担当いただきます。 <具体的な業務例> ・LangChain / LlamaIndex 等を活用した RAG(検索拡張生成)システムのアーキテクチャ設計・開発 ・LLM API(OpenAI, Claude等)を活用したプロンプトエンジニアリングおよび AI Agent 構築 ・FastAPI / Django 等を用いた AI連携バックエンドAPIの基本設計・開発・テスト ・生成AI出力結果の評価・精度改善・性能チューニング(性能評価) ・データ前処理(Python, SQL)およびベクトルデータベース連携基盤の構築 ・Docker や CI/CD ツールを用いたコンテナ環境・自動テスト環境の構築 【就業と成長に関するサポート】 <引越し費用補助> 入社に伴う引越し費用を補助いたします。 (要領収書実費精算) <AWS資格取得お祝い金> AWSプレミアティアサービスパートナー認定を目指している当社では、部署や職位に関係なく資格取得をされた社員全員にお祝い金を支給いたします。 ・AWS認定クラウドプラクティショナー　50,000円 ・AWS認定AIプラクティショナー　50,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト　100,000円 ・AWS認定デベロッパーアソシエイト　100,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル　200,000円 ・AWS認定DevOpsエンジニアプロフェッショナル　200,000円 ・AWS認定アドバンスドネットワーキングスペシャリティ　200,000円 ・AWS認定セキュリティスペシャリティ　200,000円 【実績】 ・テレビ配信サービス(TVer、DMM TV) ・決済サービス(楽天ペイメント) ・資産運用サービス(ウェルスナビ) ・求人サービスのUI/UX改善(dip,マイナビ) ・マンション居住者向けDX支援(三菱UFJ信託銀行) ・3Dアバター接客サービス開発(トランスコスモス) ・ECサイト構築(セブン&アイ,au PAYマーケット,ヨドバシカメラ,カクヤス) ・オンデマンド映像配信サービス開発(NTT docomo) ・業務管理システム開発(at home) ・iOS版POSレジアプリ開発(RECRUIT) ・DMM TV ・eスポーツ運営のDX対応 ・富裕層向け人間ドックサービス開発

●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

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

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プロダクトエンジニアとして、担当範囲内の業務テーマや機能について、現場の課題理解から設計・実装、本番運用、効果検証、改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・業務担当者へのヒアリング、業務観察、利用データの分析を通じた課題の整理 ・担当機能における業務フロー、UI、データモデル、業務ルールの提案 ・フロントエンドからバックエンドまでを含むWebアプリケーションの設計・開発 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化のプロトタイプ開発、精度検証 ・候補者、求人、選考などのコアデータの品質・信頼性を高めるための機能開発 ・コードレビュー、テスト、リリース、モニタリングを含む継続的な運用 ●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。

当社の強みでもある「AI駆動開発エンジニア向け研修」の講師と、受講したエンジニアのトレーナーとして、技術力アップの伴走支援をお願いします。 基本形式としては、 ・カリキュラムは、TypeScript や Python 等、AI Friendly な言語での開発がメインです ・受講生からのリアルタイムなリクエストやカスタマイズ要望への回答対応いただきます 対象となる受講者は、 プログラミング経験があり、仕様書があれば基本的なコードの読み書きや単体テストができる「第二新卒を少し超えたレベル」のエンジニアです。 意欲ある若手が力をつけて成長していくプロセスを作り出していただく、成長の角度を上げていただくことができるポジションです。

企業で生成AIの活用が急速に広がる一方、 「PoCまではできたが、本番導入できない」 「ChatGPTを導入したが、業務が変わらない」 「自社データとどう組み合わせればいいか分からない」 といった課題も増えています。 ITSOが目指しているのは、AI技術そのものを検証することではありません。 生成AI・LLM・RAG・AIエージェントを企業の業務へ組み込み、実際に使われ、業務が変わるところまで実装すること。 本ポジションでは、AI活用構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション開発、導入・運用まで、一気通貫で携わります。 ●生成AI/LLMアプリケーション開発 ・生成AIを活用した業務アプリケーション開発 ・ChatGPT API/Azure OpenAI Service/Gemini/Claude等を活用したAIシステム開発 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の設計・構築 ・AIエージェントの設計・開発 ・社内システムとLLMの連携 ・AIチャットボット/ナレッジ検索システム開発 ・AI-OCR/ドキュメント解析システム開発 ・Python/TypeScript等によるAIアプリケーション開発 ●AIアーキテクチャ ・企業向けAIシステムのアーキテクチャ設計 ・Azure/AWS/Google Cloudを活用したAI基盤設計 ・オンプレミス/閉域環境を含むLLM活用環境の設計 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したAI基盤構築 ・大量データを活用するためのデータ基盤設計 ●AI活用・コンサルティング 経験に応じて、 ・顧客の業務課題ヒアリング ・AI活用ユースケースの検討 ・生成AI導入PoCの企画・推進 ・AIロードマップ策定 ・最新AI技術の調査/技術検証 ・顧客向け技術提案 まで担当領域を広げることができます。 ●自社AIプロダクト ・自社AIサービスの企画・開発 ・新規AIプロダクトの立ち上げ ・既存サービスへのAI機能追加 にも挑戦できます。

●このポジションの3つの特徴 ①AIツールが「例外」ではなく「標準」の開発環境 Cursor・Claude Code・GitHub Copilot・Codex・Dify などを日常の開発プロセスに組み込んでいます。 「使ってもいい」ではなく「使うことが前提」の現場です。 ②スキルレベルに応じて上流から下流まで幅広く活躍できる環境 PM・PL・SE・PGまで、これまでのご経験に応じたポジションをご用意。 初級者は下流工程からスタートし、段階的に上流へとステップアップしていくことも可能です。 ③先端技術を駆使したマルチテック人材キャリアを用意 AI駆動開発を含む多岐にわたる先端技術を習得いただき、マルチテックな人材を目指していただきます。 ●お任せしたいこと AI駆動を前提としたWebシステムやモバイルアプリ開発に携わっていただきます。 「言われた通りのコードを書く」のではなく、AIツールを使いこなしながら、ご自身のスキルレベルに応じて上流の課題整理から設計、実装、運用改善まで幅広く担当します。 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどを活用して、上流～下流までを担当し、AI駆動開発のノウハウ・経験やナレッジを積み上げ、組織内に共有いただきます。 ●あなたのこれまでの経験が活きる理由 これまで培ってきたシステム開発の経験は、AI駆動開発の環境下でさらに大きな価値を持ちます。 AIが生成したコードの妥当性を判断し、設計の誤りを見抜けるのは、システムが動く仕組みを実務で理解している方だからです。 さらに、すでにお持ちのAI駆動開発の経験を活かし、チームを牽引する、あるいは幅広いフェーズでご活躍いただくことを期待しています。 ●この経験が、これからの市場でどう効くか 生成AIが要件定義・設計・コード生成・テストの広い範囲を担うようになり、「言われたものを実装する力」だけでは市場価値を保ちにくい局面に入っています。 一方で、AIの出力を設計の観点から評価・統制できる人材はまだ絶対数が少ないため、あなたがすでに持っている開発経験とAIツールの知見をさらに磨き上げ、市場価値を確固たるものにするためのポジションです。 ●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