オファリングサービス開発リード(AIエージェント×品質保証)
●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
