関東 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 仕事内容 (雇入れ直後) ・自動車/車載部品/医療機器/カメラ等大手メーカーにて、製品設計開発プロジェクトにおけるソフトウェア・アプリケーション開発設計及びマネージング業務 ・上記の設計業務にプラスして、AKKODiSのチームメンバーやコンサルタントと連携し、お客様先での課題発見、解決策の提案・実行までを実施 ・開発プロセスの改革に向けたAI活用、業務適合の推進 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事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業務を含む) 想定されるプロジェクト ・製品開発プロセスの自動化、簡略化に向けた生成AI適合PJ ・自動運転領域におけるカメラ画像処理ソフトウェアの設計 ・HILSや検証装置を用いたECUの検証、実車を用いた検証 ・クラウドを活用した自動運転領域(カメラ、センサー等)のアプリ/システム開発PJ ・クラウドを活用したデジタルカメラに関するアプリ/システム開発PJ ・医療用分析装置(血液・尿分析装置、免疫分析装置、検体検査自動化システム等)のGUI設計開発

●具体的な仕事内容 アドバンストテクノロジー事業部のグループ長として、Webフロントエンド(React/Vue.js)、バックエンド(Go/Node.js/Python)、クラウド(AWS/GCP)等を活用したモダンな開発プロジェクトの統括をお任せします。 10〜20名程度のエンジニアやリーダー/マネージャーを束ね、プロジェクトの成功とメンバー育成をリーディングいただきます。 <プロジェクト管理> 進捗・品質・予算管理、および顧客との折衝(超上流工程から参画)、アップセル <技術選定・アーキテクチャ設計> 現場のテックリードと連携した最適なソリューションの提案 <組織マネジメント> メンバーの評価、1on1、キャリア開発支援 ●システムアイの特徴 ・全役員がエンジニア出身 代表含む役員全員が技術者です。 モダンからレガシーまで技術に精通しているボードメンバーとともに、PJ推進をリードいただけます。 ・ボトムアップ文化 代表のパーソナリティとしてもボトムアップを歓迎しており、自らの発信をもって事業部長とダイレクトに議論し、会社の未来を形作ることができます。 決まった枠組みを回すだけでなく、必要に応じて新たなトライができる裁量の大きさがあります。 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。 新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。 良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。 開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

ご入社後は、以下のような業務・役割のうち、いくつかをお任せします。 すべてを一律に担っていただくのではなく、育成・技術・組織運営など、ご自身の強みや、ご希望のキャリアに応じて役割そのものを共に描いて頂きます。 ●プロジェクト推進・技術意思決定 ・プロダクト開発における技術的リスクの特定とレビュー ・技術的負債の解消や刷新に向けたプロジェクト設計・推進 ・テックリードと連携した中長期の開発計画立案と実行 ●開発プロセスの再設計 ・AI活用を前提とした開発フロー全体の見直しと定着 ・新技術・ツール導入支援 ・技術基盤の刷新 ●ピープルマネジメント ・自律型組織を支えるピープルマネジメントの実践 ・スキルマップや育成体系の設計・運用 ・メンバーとの1on1、育成施策、キャリア支援の実施 ●チーム・組織連携 ・EM間でのナレッジ共有や相互レビューの推進 ・プロダクト間連携における共通基盤・文化の整備 ・組織課題への横断的アプローチ

10以上にもわたる、自社クラウドサービスの成長を支えるインフラ基盤の設計・構築・運用改善を担っていただきます。 当社では、コストメリットの大きいオンプレミスをベースとしながら、Kubernetesを用いたコンテナ化やIaC(Infrastructure as Code)による自動化を推進し、クラウドの利便性とオンプレミスのコスト優位性を両立する「クラウドネイティブ・オンプレミス」戦略を推進しています。 単なる運用改善のみではなく、技術選定から設計構築、AIを活用した運用効率化までを一貫して手がけ、事業の利益率向上に直結するインフラ基盤を、自らの手で創り上げるポジションです。 開発チームと密に連携し、サービス設計の段階から介入することで、高い信頼性と拡張性を実現していただきます。 <具体的には・・・> ●自社クラウドサービスインフラ基盤の設計・構築・推進 Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション環境の設計・構築および移行推進 TerraformやAnsible等の構成管理ツールを用いたInfrastructure as Code(IaC)の実践と自動化の徹底 オンプレミスとクラウド(AWS)を最適に組み合わせたハイブリッド構成の検討・実装 ミドルウェア、ネットワーク、仮想化レイヤーを含むフルスタックな技術選定および検証 ※リードのご経験が長けている方については、ご経験に応じてテックリードやマネジメントを早期でおまかせします。 ●AI駆動による運用高度化 AIを用いたログ解析、アラート精査、トラブルシューティングの迅速化 生成AI(Devin/GitHub Copilot等)を活用した運用業務の自動化・効率化による「学習時間の創出」の実践 ▼AI活用例 ●IaCコードレビュー・コーディングの自動化 TerraformやAnsibleなどのInfrastructure as Codeについて、AIを活用したコードレビューを実施しています。 Pull Request作成時にAIが構成ミスや改善点を指摘することで、レビュー品質の向上とレビュー時間の短縮を実現しています。 また、AWS新規リソースのプロビジョニングの際、GitHub Copilot を用いてTerraformのHCLコードの雛形を生成し、従来の手作業によるコーディング時間を75%削減しています。 ●インフラ変更作業の事前レビュー 本番環境の変更作業では、作業手順書や構成変更内容をAIに事前レビューさせています。 設定ミスや考慮漏れの可能性を事前に洗い出すことで、変更作業の安全性向上とヒューマンエラーの低減に活用しています。 ●障害調査・ログ分析の支援 ログやメトリクス情報をもとにAIを活用した初期分析を行い、原因調査の効率化を図っています。 過去の障害事例や一般的なトラブルシューティングパターンを参考に、調査の初動を早める用途で活用しています。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部(全体約50名) ー東京インフラ開発1〜4課★今回は1課もしくは4課での配属となります。 ※各課、メンバー5〜10名程 ー大阪インフラ開発課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスにおいて、インフラ組織のマネジメントを行っていただきます。 ●仕事内容(詳細) 自社で開発しているクラウドサービスのシステム管理・運用/保守を行うインフラチームのマネージャー(課長)としてご活躍頂くことを期待しています。 (自社内で運用体制、環境構築、保守･運用を全て行っています。) ・チーム管理:チームの方針決定、プロジェクトマネジメント、リソースマネジメント (技術的戦略にのっとり、部下への戦術の落とし込み、達成支援による人材育成をしていただきます。) ・メンバー管理:人事考課、リーダー/メンバー育成、1on1ミーティング、文化/マインドの熟成 ・自社で採用する技術の検討　(IT業界で勝ち残るための新技術の調査、戦術の実行をしていただきます。) ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部 インフラ開発部には東西合わせて以下4つの課があります。 各課、メンバー5～10名程が在籍しており、今回は東京インフラ開発1～3課いずれかの配属を予定しています。 ※また別の部ではありますが、SRE課もありますのでKubernetesの構築のフォローや、全課横ぐしでの共通施策PJの推進(Grafanaの導入運用、バックエンド基盤の構築など)も協力しながら進めていくことができます。 東京インフラ開発1課 東京インフラ開発2課 東京インフラ開発3課 大阪インフラ開発課 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

【ポジション概要】 生成AIを核に市場ビジネスの早い変化への対応とビジネスのアジリティ向上を実現する人材を募集します。 市場エリアでは、グローバル化・多岐にわたる市場金融サービスへの対応や、各国規制・セキュリティの順守など、システムへの期待の高まりとともに難易度もまた年々向上しています。 この期待に応えるべく、開発の様々な局面にAIを活用することで、品質・コストを最適化しながらスピードを実現する、業務変革をともにリードしてくれる仲間を募集しています。 MUITでは多様な領域でAI活用が加速しており、今まさに現場への浸透が進み始めていますので、銀行やMUITのAI推進部署の支援を受けながらAIスキルを活用して延ばす、やりがいのある成長機会が提供できます。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループの市場業務を支える以下システムの設計・開発・保守へのAI活用と浸透 ・為替予約の顧客チャネルシステム(国内、海外) ・為替電子取引・プライシングプラットフォーム ・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、債券等の社内業務システム ・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム ・リスク管理システム(市場リスク、信用リスク) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 経験・適性に応じた役割をアサインし、アプリケーション開発をリード。 若年層は、AIによるコーディングやテストコード生成、デプロイ・テスト自動化等を中心とするAI活用の浸透を行っていただきます。 管理職層は、AI活用シーンの新たな発掘や未活用エリアへの導入サポートなど、市場エリアのAI拡大のリードを行っていただきます。 市場エリアの大きな特徴は、ユーザーと距離が近いことであり、自身の成果をユーザーから直接フィードバックを得られることで、達成感・やりがいが感じられます。 ユーザー部門でもAI活用が急速に広がっており、ユーザー・システム一体で取り組みが進められます。 【配属想定部署】 市場本部 【配属想定部署概要】 業務内容欄に記載のシステム群を全8部に分けて開発・推進。 いずれもビジネスパートナーと共に開発・保守を担当。 【配属想定部署の人員構成】 本部全体で、約200名のMUIT社員と、約500名のビジネスパートナー各社社員が協業する計700名規模の組織です。 【おもな関係者】 グローバルに広がるユーザー組織、IT組織、ビジネスパートナー、外部機関、そしてMUIT社内各部署の、それぞれのトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで、幅広い人たちと協業しながら仕事を進めます。 国内金融機関の中でも常にフロントランナーとして道を開き、先進的なプロダクト、サービス、技術に挑戦する、各エリアのエキスパート達と切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【想定担当案件(例)】 ・為替予約の顧客チャネルシステム(国内、海外) 機能レベルアップ、海外拠点展開 ・為替電子取引・プライシングプラットフォーム プライス提供先の拡大 ・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、外国債券等の社内業務システム 新商品対応、ISO等制度対応、各国規制対応、基幹系システムの更改 ・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム AWS環境への準リアルタイムDB構築、データ利活用拡大、各国規制対応 ・リスク管理システム(市場リスク、信用リスク) 新商品対応、与信管理高度化、海外拠点展開

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

【職務概要】 プロジェクトの各領域のチームリーダーまたはサブリーダーとして、設計・構築・実装まで一気通貫でプロジェクトを推進していただきます。 案件としては半年～1年規模の中・小規模の案件が多数立ち上がっており、ご経験に応じ案件の専任者としてチームや協力会社さんを取りまとめていただき、プロジェクトリードをしていただきます。 【職務詳細】 具体的には以下の業務をお任せいたします。 ・受注後のシステム設計・構築を推進 リーダーまたはサブリーダーとして、担当業務の遂行に加え、チーム(小規模)の品質・コスト・スケジュールの計画、実行、管理をリードします。 ・プレ受注活動への参画 顧客ニーズを踏まえた提案書の作成、各種見積り、社内関連部署と連携した技術的フィジビリティ調査を担当します。 ・顧客および社内外関係者との調整 顧客、日立社内、グループ会社との各種調整事項を円滑に推進し、プロジェクトの成功に貢献します。

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 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)

【ポジション概要】 MUFGグループの大規模な金融ビジネスを支えるDXを、Salesforceを軸に推進するポジションです。 数万人規模の業務を支えるシステムや、グループ横断の顧客基盤を対象に、企画・要件定義から開発・運用まで一気通貫で関わり、ビジネス変革をリードしていただきます。 金融業界における高い品質・セキュリティ要件と、スピード・アジリティの両立が求められる環境において、SaaSを最大限活用しながら、価値創出のリードタイム短縮に挑戦しています。 Salesforceの専門性を活かし、MUFGのデジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 また、SalesforceのAI機能(Agentforce / 生成AI機能)を活用した業務高度化にも取り組んでおり、顧客対応の高度化や業務効率化に向けた新たなユースケース創出にも関与いただきます。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行およびMUFGグループのデジタルシフト・業務改革に関するSalesforce開発を担っていただきます。 企画・要件定義・ソリューションデザインといった上流工程から、設計・開発・テスト・保守まで、一連のプロセスに関与いただきます。 <具体的な業務例> ・Salesforceを活用した業務アプリケーションの企画・設計・開発・保守 ・業務部門との要件整理・業務改革(BPR)の推進 ・Salesforce導入・活用に向けたソリューション検討・提案 ・SalesforceのAI機能(Agentforce、生成AI等)を活用した業務高度化・新規ユースケースの企画・実装 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 Salesforceを活用したアプリケーション開発・保守において、プロジェクトの中核メンバーとして業務を推進していただきます。 ビジネス部門・社内開発チーム・外部パートナーと連携しながら、品質・スピードの両立を実現していただきます。 【想定担当案件(例)】 ・Excel中心の業務をデジタル化し、業務効率化・働き方改革を実現する新規アプリケーション開発 ・グループ横断の富裕層ビジネス基盤(ウェルスマネジメント領域)におけるSalesforceアプリ開発

【ポジション概要】 MUFGグループの大規模な金融ビジネスを支えるDXを、ServiceNowを軸に推進するポジションです。 ServiceNowソリューションを活用し、企画から設計・開発・テスト・保守まで 一気通貫で携わり、ビジネス変革をリードいただきます。 高い品質・セキュリティ要件とスピード・アジリティの両立が求められる環境で、 SaaSを最大限活用しながら価値創出のリードタイム短縮に挑戦できます。 海外拠点向けのServiceNowアプリケーション開発・提供の機会もあり、英会話能力をお持ちの方の活躍機会が豊富です。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行およびMUFGグループのデジタルシフト・業務改革に関する ServiceNow開発を担っていただきます。 企画・要件定義・ソリューションデザインといった上流工程から、 設計・開発・テスト・保守まで、一連のプロセスに関与いただきます。 <具体的な業務例> ・ServiceNowを活用した業務アプリケーションの企画・設計・開発・テスト・保守 ・業務部門との要件整理・BPR(業務改革)の推進 ・ServiceNowの新ソリューションの導入・活用検討と提案(AI機能など) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ・ServiceNowを活用したアプリケーションの企画・設計・開発・保守を 中核メンバーとして推進 ・ビジネス部門、社内開発チーム、外部パートナーと連携し、品質とスピードの両立を実現 ・英会話能力を活かし、ServiceNowアプリケーションのグローバル展開を推進 【配属想定部署】 デジタルイノベーション本部 ローコードソリューション第一部 【配属想定部署概要】 ServiceNowやRPAなどローコードソリューションを中心とした アプリケーション開発・保守を担う組織 【配属想定部署の人員構成】 ローコードソリューション第一部(約45名在籍) ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管するビジネス部門、社内開発チーム、外部のビジネスパートナー企業等 【想定担当案件(例)】 ・ServiceNowソリューションによる新規アプリケーション導入(例:ServiceNow ITSM導入) ・既存ServiceNowアプリケーションのユーザー利便性向上のための改修 ・三菱UFJ銀行の海外拠点へのServiceNowアプリケーション提供(アプリ海外展開)

メール・ファイルフォルダ・会議ツール・AIをはじめとするクラウドを基盤としたサービスの導入を進める企業に対し、顧客が主とする業務に集中するための企画提案、仕事を進めるための共通サービスを顧客の業務に合わせた場合にどんな機能を使いまたは捨てるのかを判断した設計構築、サービスを利用していく中でそれぞれの機能が業務に沿った形で運用されるような設計。 新たな課題・問題、時代の変化に合わせた改善のためのサポートを行っています。 【具体的には】 ・Microsoft365やGoogleWorkspaceの導入支援 ・オンプレグループウェアのクラウド移行 ・Microsoft365の技術支援 担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(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)

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.データ処理・ツール操作 Python や SQL を使ったデータ整理、RPA・Power Automate・生成AIツールの設定や動作確認、API連携の試行・動作検証 2.生成AI/AIエージェントの動作検証 LLM(OpenAI / Azure OpenAI など)の利用、Dify を使ったAIエージェント・ワークフローの構築補助、プロンプト改善・動作調整 3.業務改善プロジェクトのサポート 先輩メンバーと一緒に業務課題の整理、自動化案の作成やサンプル実装、効果測定のサポート(工数削減の整理など) 4.ドキュメント作成・定着支援 手順書・マニュアルの作成、作成したツールやフローの説明資料づくり 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ●生成AI:OpenAI / Azure OpenAI ●AIエージェント:Dify ●自動化:Power Automate、UiPath ●データ処理:Python、SQL ●クラウド:AWS / Azure / GCP ※入社後にキャッチアップいただく前提のため、「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC～パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(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)

●配属先 AI・セキュリティサービス事業本部 AIサービス部 当社のAI部門は、Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio/Azure OpenAI Service を主軸に 企業・自社双方の業務変革を推進する組織です。 単なるAI開発にとどまらず、「課題整理→構想設計→PoC検証→本実装→展開」までを一気通貫で担うことをミッションとしています。 本ポジションでは、顧客向け案件の推進に加え、社内AI活用の企画・提案・推進にも関与し、 自社のAI活用をリードしていただくことを期待しています。 ※今回は26年新設の AI部門の事業拡大に伴う募集となります。 (配属はAI部門の想定です。 ) ● 職務内容 ① 案件推進 ・M365 Copilot/Copilot Studio を活用した業務支援エージェントの設計・構築・運用 ・AOAI を用いた生成AIアプリケーションの設計・実装 ・ナレッジ連携を活用したRAG構成の設計・改善 ・AI活用における精度評価・改善、運用設計 ② プリセールス ・顧客課題ヒアリングおよび要件整理 ・アーキテクチャ設計・実現方式検討 ・提案書作成、PoC企画・デモ構築 ・生成AI導入における制約(精度・コスト・安全性)の整理と説明 ③ 社内AI活用推進 ・社内業務におけるAI活用テーマの企画・提案・推進 ・AI活用定着支援(ユースケース創出・展開) ・社内向けPoCの企画・検証・横展開 ※自社を実験環境とし実践を通じたAI活用を推進 ④ ソリューション開発・標準化 ・新技術(LLM、AIエージェント、MCP等)の検証 ・ソリューションメニュー化 ・評価手法/アーキテクチャのナレッジ蓄積

●配属部署 クラウドソリューション部 ●担当業務 CTC クラウドサービス利用顧客(業界業種問わず)向けにパブリッククラウド/プライベートクラウドのシステム要件定義から設計構築、構築後の保守運用を一貫して担当頂きます。 また、案件により、IaC実装、標準ガイドライン作成、クラウド移行支援等コンサル領域にも携わって頂きます。 ●案件事例 製造業向けクラウドガイドライン作成、製造業向けデータマネジメント基盤構築、IaCを用いたCCoE支援 等 ●主要プロダクト・取扱製品 等 パブリッククラウド:AWS/Azure/GoogleCloud ※プライベートクラウド等、案件によりオンプレに携わる場合もあります。 ●入社後の流れ 若手:OJTによる実務経験を積みながら、半年～1年後には独力で顧客対応できるレベルを目指します。 即戦力:プロジェクトに参画しチームの一員としてシステム設計構築や保守運用を行いながら、徐々に対応範囲を拡大していきます。 ※上記と並行してプロジェクトで取り扱う技術領域/製品に関するトレーニング受講等、技術習得もして頂きます。

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 ### 仕事内容 (雇入れ直後) 大手通信会社および関連会社のプロジェクトメンバーとして参画し、サービスデザイン(サービス仕様、システム要件)を策定し、提案から設計、構築、実装、運用保守まで一貫した業務をプロジェクトマネージャーやプロジェクトリーダーとして推進して頂きます。大規模顧客、大規模システムを扱うことが多く、最先端技術研究からサービス企画・要件定義・設計・ベンダー管理など上流工程のポジションをスキルとキャリアビジョンに応じてお任せします。また、ソフト開発エンジニアの経験をベースにITコンサルやアドバイザーとして、お客様と一緒に組織横断的なプロジェクトを運営するポジションをお任せします。 【業務内容】 ・通信会社が提供するサービス、および社内業務システムにおける新規開発・追加開発のプロジェクト推進 ・新規サービス立ち上げ・既存サービス刷新に向けた要件定義、仕様調整、実現方針の策定 ・システム・アプリケーション開発における計画立案、進捗管理・課題管理・品質管理・リスク管理の実行 ・ベンダー・社内関係者との連携を通じた、設計・開発・テスト工程の推進 ・モダナイゼーション(API化、クラウド活用、アーキテクチャ見直し 等)の検討および改善施策の推進 ・プロジェクト運営ルール、計画策定プロセス、レビュー基準などの整備と継続的改善 ・関係部署と協働した優先度整理・仕様確定・リリース判断などの合意形成 ・事業価値の向上につながる改善提案の実施 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事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業務を含む) ●想定されるプロジェクト ・事業会社の社内向け業務支援・運用支援サービスの新規開発(要件定義~開発) ・既存サービスのクラウドネイティブ化(AWS / IaC / Kubernetes)によるモダナイゼーションプロジェクト ・サービス利用データを活用したデータ利活用高度化プロジェクト ・サービス運用におけるAI活用(生成AI・多目的AIエージェント 等)による自動化・高度化プロジェクト ・通信会社が提供する法人向けサービス基盤更改プロジェクト ・大規模サービスの試験自動化基盤(E2E/性能試験)の構築・運用自動化プロジェクト

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。 当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrity、その上で企業理念、DNA、Values、Visionという構成で理念体系を整理しています。 2032年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方です。 私達は常に現場を起点に、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。 そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 また、入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 私たちは、求職者の「ライフビジョン」「キャリアビジョン」「価値観」などの人財情報と、企業の「パーパス・ビジョン」「戦略」「組織風土・バリュー」などの組織情報を多面的に照らし合わせることで、双方が共鳴し合える環境を創出し、ビジョンマッチングにより、入社後の活躍・定着・成長を促進し、真の意味での「人財躍動化」を実現します。 (雇入れ直後) 大手通信会社および関連会社のプロジェクトメンバーとして参画し、サービスデザイン(サービス仕様、システム要件)を策定し、提案から設計、構築、実装、運用保守まで一貫した業務をプロジェクトマネージャーやプロジェクトリーダーとして推進して頂きます。 大規模顧客、大規模システムを扱うことが多く、最先端技術研究からサービス企画・要件定義・設計・ベンダー管理など上流工程のポジションをスキルとキャリアビジョンに応じてお任せします。 また、ソフト開発エンジニアの経験をベースにITコンサルやアドバイザーとして、お客様と一緒に組織横断的なプロジェクトを運営するポジションをお任せします。 【業務内容】 ・サービス/システム開発(スマホアプリ開発を含む)における要件定義、設計、開発(ベンダー委託管理)、試験、運用支援 ・通信キャリアが展開する決済・広告サービスなど各種アプリケーションにおける企画、要件定義、設計、開発 ・各種災害時における速報配信サービスの要件定義、設計、開発 ・API開発業務 ・独自環境(パブリッククラウド互換環境)へのAPIゲートウェイ・データベース環境の構築・設定業務 ・データ分析基盤の開発業務 ・ソリューションに係わる方式及びクラウドシステムの開発、運用業務 ・新規運用設計及び実機を用いての確認作業やシステム監視 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。 また、人事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業務を含む) ●想定されるプロジェクト ・官公庁向け審査システムの設計・開発 ・通信業界向け支払システムのインフラ基盤設計・開発 ・金融機関向けポイントシステムの要件定義・基本設計 ・金融金融向け送金システムのクラウド設計・構築 ・法人向け生成AI導入に向けたPoC開発

エンタープライズ企業に対する、受注までのプリセールス活動全般を技術面からリードします。 1.テクニカル・コンサルテーション(商談リード) アカウント営業を担うマネージャー以上のコンサルタントと連携し、顧客の事業責任者やIT部門責任者に対し、技術的なプレゼンテーションおよびデモンストレーションを実行。「ecforce」を中核としつつも先方既存システムとの連携や個別要望を満たすSaaSとSIのハイブリッド構成でのシステムアーキテクチャの全体像を提示し、顧客の技術的懸念を払拭します。 2.Fit&Gap分析とソリューション設計 エンタープライズ顧客の複雑な業務/システム要件をヒアリングし、SaaS標準機能とのFit&Gap分析を実施。SaaS標準機能でカバーできない領域に対し、SaaSの有線アップデート、個別カスタマイズ、外部システム連携などを駆使したモダンなソリューションを構成・提案。RFI/RFP(提案依頼書)に対する回答作成および、システム構成図・非機能要件などの定義も行います。 3.PoC(概念実証)の計画と推進 導入後の実現性を証明するためのPoCを設計し、技術的な成功基準を定義。開発部門やプロダクトチームと連携し、デリバリー部門へスムーズに引き継ぐための導入ドキュメント作成します。 4.市場フィードバック 提案活動を通じて得た顧客要望をSaaSプロダクトチームへフィードバックし、弊社のSaaSがエンタープライズ顧客に向けて競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定に寄与します。 【変更の範囲】 会社の定める業務

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「生成AI・LLM・AIエージェント領域」に特化した専門職です。 AIソリューションアーキテクトとパートナー関係を組み、顧客の経営課題に対するAIソリューションを、上流設計から実装・運用まで一気通貫で担います。 業務内容 AIエージェントソリューション開発エンジニアとして、生成AI・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。 「研究レベルの先端技術」を「実際の現場で使われるシステム」に落とし込む、技術実装の中核を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェント/LLMアプリケーション開発 LLM(Claude、GPT、Gemini等)を活用したAIエージェントの設計・実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、ReAct、Tool Use、Multi-Agent、MCPなどのエージェント設計パターンを用いた業務自動化・意思決定支援ソリューションを開発します。 ●RAG・ナレッジ基盤の構築 検索拡張生成(RAG)システムの設計・実装。 ベクトル検索、ハイブリッド検索、メタデータフィルタリング、評価・チューニングまでを含む、信頼性の高いRAG基盤の構築。 ●ワークフロー自動化・ツール連携 外部API・SaaS・社内システムとのツール連携設計。 エージェントが実業務を遂行するための認可・ガードレール・監査ログ設計を含む、本番運用可能なワークフローの構築。 ●LLMOps・評価基盤の構築 LLMOpsパイプライン、観測性(Langfuse等)、評価(LLM-as-a-Judge、オフライン評価、A/Bテスト)の設計・実装。

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

●グループAI事業戦略の検討・実行 ・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード ・最新のAI技術動向(LLM/生成AI、エージェント、RAG等)のリサーチおよび事業適用の検討 ・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証 ・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価 ・ナレッジ共有活動への貢献・推進 ●AIソリューションの企画・実行(テックリード) ・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード ・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与 ・パートナー企業との技術連携・協業の推進