資格取得支援制度あり 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

工場現場における人作業の自働化(ロボット導入)を加速させるため、フィジカルAIの現場活用に向けた技術開発を担当していただきます。シミュレーションと実機を連携させた開発環境での検証から、実際の現場への適用に伴って生じる課題の解決まで一貫して取り組み、現場での実用化を目指します。 ●具体的な業務内容 フィジカルAIの工場現場への適用 ・ロボット実機(ヒューマノイド含む)を活用した現場動作検証(検証エリア・工場現場) ・ロボット-センシング機器の制御・通信技術開発 ・データ収集・モデル学習 Ubuntu(LINUX)、ROS2、Python、Issac Sim AI処理PC保有、クラウド環境、各種ロボット保有、ロボット評価用実機検証エリア保有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

機械知覚機能を支える先端AI技術の研究開発(Ex. 学習効率化)を担当いただきます。 主に、画像認識、マルチモーダル生成AI、機械学習方法論・理論といった専門性にもとづいて、テーマを決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生産技術業務を対象に、生成AIを活用したナレッジ情報共有化・再現性向上を部門横断的に行います。 AIと人の役割分担(人の判断を支えるAI活用設計)を前提に、属人化しない業務の仕組みづくりと横断展開を担当します。 ●具体的な業務内容 主な内容 ・生成AI活用テーマの整理・具体化 ・過去資料・事例の整理方法設計 ・AIと人の役割分担(人の判断を支えるAI活用設計)の整理 ・横展開を見据えた形式整理 使用ツール ・Copilot / ChatGPT、Teams、SharePoint、Excel 等 環境 ・本部主導、個人任せにしない体制 ・AI/DX担当の支援あり 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化(脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI)の領域から、適性に基づき配属を決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AI活用を軸とした全社教育・人材育成施策を設計・推進するとともに、社員の行動変容・学習文化の醸成をリードします。 また、社内外への情報発信を通じて生成AI活用を加速させる役割を担っていただきます。 ●具体的な業務内容 【1. 生成AI教育・人材育成の設計と推進】 ・全社向け生成AIリテラシー教育、職種別・階層別教育の企画・運営 ・DXキーマン/領域キーマン育成プログラムの設計・伴走 ・教育と実務活用(KPI・成果)を結びつける仕組みづくり 【2. 組織文化・行動変容の醸成】 ・『生成AIを使うのが当たり前』になるための行動設計・仕掛けづくり ・現場の成功事例・失敗事例の抽出、ストーリー化、横展開 ・社内コミュニティ、勉強会、ワークショップの企画・運営 【3. 生成AIエバンジェリストとしての活動】 ・社内ポータルやイベントを通じた生成AI活用の啓発・発信 ・経営層・本部長層への説明・メッセージ設計支援 ・社外事例・最新動向の収集と、自社文脈への翻訳・共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

【概要】 AWSを活用したアプリケーションの設計やサーバーレス開発におけるプロジェクトマネージャー/プリセールスとしてご活躍いただきます。 プロジェクトの期間は、短期から運用を含む長期まで幅広く、技術領域もサーバーレス環境でのアプリ開発からインフラ構築まで多岐にわたります。 最新技術を検証しながら活用し、多種多様な規模の案件を対応しながらも、働き方やキャリアを大事にしたい方はぜひご検討ください。 【具体的な仕事内容】 プロジェクトの計画・立案・実行・完了に至る一連の業務を担当していただきます。具体的には下記のとおりです。 ●提案書の作成 ●要件ヒアリング ●プロジェクト計画の策定 ●プロジェクト管理 ●AWSをつかったアプリケーションの設計 上記に加えて、少人数で行う案件では、手順書や設計のレビュー、技術的なリードをしていただく場合もあります。 また、導入後の運用最適化を支援する案件では、新しい技術やコスト削減の提案を行うプリセールス的な立ち位置としても活躍していただきます。 (雇入れ直後)アプリケーションサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 【組織構成】 <アプリケーションサービス部> ●ミッション:『サーバーレス』を『OSレス』のアーキテクチャと定めたシステム開発の実現 ●メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課3+教育課1)、課員49名

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 変更の範囲:会社が指定した場所

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 AWS・Azure環境におけるシステム構築案件のアサインを想定しています。 物流・小売業界を中心としたお客様の基幹システムに対し、クラウド基盤の設計・構築からアプリケーション開発、要件定義など上流工程まで幅広く携わっていただきます。 また、生成AIツールを活用したAI駆動型開発にも取り組んでおり、Claude・Kiro等を活用実施も進めております。 ご経験に応じて、要件分析・アセスメント/要件定義/アプリ開発設計/プログラム/テスト/運用保守/PL補佐など最適なポジションからスタート可能です。 上流工程未経験の方でも、経験豊富な先輩社員のフォロー体制が整っているため、実務を通じてスキルアップいただけます。 将来的には、クラウドアーキテクトやPL/PMとして、案件推進や技術選定などにも挑戦いただける環境です。 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

大規模リアルタイム意思決定システムのソフトウェア開発業務 【具体的には】 1.システム設計支援、ソフトウェア要求分析、設計、製作、艦上での実用試験までの一連の開発 2.次世代システム向け開発及び既存システムの能力向上のための最新技術の調査・適用検討 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 【OS】Linux、Windows 【言語】C/C++、C#、VBA 【開発ツール】 GitLab、Jenkins、Docker/Podman/Kubernetesなど各種OSSツール

本ポジションはデータセンターに関する職種のオープンポジションです。 データセンターは今となってはとても広い概念であり、ファシリティからIT機器の物理的なもの、それらが提供するファシリティサービスや基盤サービス、その基盤を用いて提供されるクラウドサービスなど、様々なレイヤをさしてデータセンターと呼称するようになっています。また、企画や設計、構築、運用といった技術面に加え、非技術面として事業計画策定や時勢に合った国内/海外での営業支援活動、グローバル含む市場動向の把握や対応(巨大プレイヤーの台頭やエネルギー・環境問題への対応など)も必要になってきています。 IIJではデータセンターに関する様々な業務を経験することが可能な企業です。 もしこの分野に興味をお持ちの方のご応募をお待ちしております。 ◆対象となる主なポジション データセンターファシリティ技術 データセンターサービス企画 システム開発 データセンターエンジニア(松江DCP) データセンターエンジニア(白井DCC) 事業開発(DX edgeソリューション) エンジニア(DX edgeソリューション企画・開発) エンジニア(DX edgeプレセールスデリバリーエンジニア) ※これらの職種で幅広く検討させていただきます。 ※上記のポジションへ直接応募いただいても問題ございません。 ※ご経験、お持ちのスキルによっては上記以外のポジションを提案させていただくことがあります。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

●職務概要 15,000社以上に導入され市場訴求力のあるIIJサービスを活用したシステムインテグレーション・ソリューションにおける企画・開発・導入におけるマネージメントと推進を担当いただきます。 ●特徴 市場リサーチやアーキテクチャデザイン、ビジネスモデル検討やフィージビリティスタディなどを通じた企画フェーズから、社内外のステークホルダと協調し、業界トップクラスのお客様へのプリセールスを行う提案フェーズ、実際のソリューション導入におけるQCD管理などを行う実行フェーズまで広くご活躍頂けるフィールドになっております。 大きい裁量の中で、新しい領域や技術など様々なことにチャレンジする事を推奨しています。 ●ステップアップ 様々なソリューション開発、導入案件への対応を通し、より裁量を広げた大規模案件のITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、アーキテクト、データエンジニア等へのステップアップが可能です。 ●具体的な業務 ・ソリューション企画 ・製品選定、調査 ・ベンダー選定、調査 ・システムアーキテクチャの検討 ・顧客への業務改善提案、プリセールス支援 ・ソリューション開発におけるディレクション ・プロジェクト管理(QCD、ベンダー) ・開発(要件定義～総合テスト)、運用、移行 ●注力分野 ・モダナイゼーション ・データドリブン ・認証/認可の統合管理 ・生成AIを活用した顧客データ活用 ・Microsoft Powerシリーズによる業務効率化 ・その他新規領域への挑戦 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

【業務内容】 ・開発・保守チームの立ち上げ ・開発プロジェクトのリード ・開発品質の担保と標準化 ・技術的な意思決定とレビュー ゆくゆくはAI活用を前提とした開発、保守を行っていくことを考えております。 【キャリアイメージ】 ご入社いただいてのキャリアイメージ、期待することを下記に記載します。 短期的 ・開発・保守セクションのリーダー ・経営・マネジメント層への技術・戦略提言 中長期 ・ZEINの開発・設計思想を担うポジション ・技術・開発戦略をリードする立場 ・AI活用型開発・設計領域の中核リーダー 将来的 ・テクノロジーストラテジスト/技術責任者 ・AI活用・開発変革領域の事業責任者

データ分析・予測・可視化を業務や意思決定に組み込み、事業成果につなげる人材を募集します。 分析そのものを目的とせず、データを業務で実際に使われる形に設計・定着させることがミッションです。 ●役割と職務内容 事業部門のデータ活用施策の推進役として、次の業務を担当します。 ・事業部門の業務課題と意思決定プロセスを理解し、分析・予測・可視化の結果を業務や意思決定に組み込むための設計、提案、定着支援を行う ・関係部門と連携し、データ活用施策の実行と継続的な改善を推進する ・AI活用人材やIT部門と協業し、データとAIの観点から業務全体の最適化を図る 将来的には、事業部門の業務・意思決定を起点に、データ活用を設計・定着させる中核人材として、IT部門と連携し組織横断で業務最適化を推進していただきます。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

所属は人事部ですが、代表や経営統括部をレポートラインに、Giveryの中期経営戦略ビジョンの最も重要なKPIを追っていただきます。 社内のエンジニア専任執行役員やエンジニアマネージャーと密接に連携し、採用戦略の設計から実行までを担っていただきます。 また、経営統括執行役員と直接連携しながら、重要な意思決定や戦略立案に関わっていただきます。 主な担当業務 ●エンジニア採用の戦略立案から実行までの一気通貫運用 ・求人設計・採用要件定義 ・採用チャネル開拓・集客施策の企画実行 ・面接設計・評価基準の策定 ・オファー交渉からクロージングまでのリード ●DevRel活動の立ち上げと推進 ・技術広報戦略の策定・実行 ・開発者向けイベントの企画・運営 ・技術ブログの編集・執筆推進 ・技術カンファレンスでの登壇企画 上記に限らず下記のミッションを追うために幅広く業務を行っていただきます。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 主なミッション ・3カ年・300人エンジニア採用プロジェクト ・社長直下AI BizDevの組成 ・Givery AI Labでの自社開発環境整備 ・技術広報(DevRel、エンジニアマーケティング含む)の立ち上げ ・MANAのノーコード/ローコード案件の構築支援体制の拡大 ・グローバル展開に向けた東アジア拠点立ち上げ ・新卒エンジニア採用の強化(FY26は15-20名採用目標) 主な採用ポジション ・PMポジション ・AIエンジニア ・AIソリューションアーキテクト ・セールスエンジニア ・DevOpsエンジニア ・グローバル開発拠点の立ち上げメンバー ・新卒AIエンジニア 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 ●エンジニア採用・DevRelのエキスパート ・技術組織の採用戦略立案から実行までを統括 ・業界をリードするDevRel活動の確立 ●人事戦略/開発組織HRBP ・採用だけでなく、技術組織全体の人事戦略を統括 ・組織開発・タレントマネジメントの統括責任者へ ●経営への関与 ・Giveryの戦略のある意味最も重要なKPIを追っていただきます ・必然的に経営の関与へ

●配属先 システムインテグレーション第3事業本部 BIツール、データ連携ツール、iPaaS、各種SaaSなどのサービスを活用した、顧客のDX推進、データ活用サービスを展開する部門のリーダー・マネージャー・部門長候補の募集です。 プリセールス、インプリメント、設計/開発、運用保守、サービス企画、各メーカーとのアライアンスなど様々な役割があり、ご経験や適性に応じて各プロジェクト、アライアンス、部門のリードを担っていただきます。 新たなサービスの企画、開発や業務効率/品質向上のためのAI活用にも積極的にチャレンジしている、 プライム案件、自社開発部門への配属となりますので、エンドユーザの課題解決は勿論のこと、サービス・ビジネスの企画推進、部門運営における戦略策定・推進にチャレンジができる環境です。

●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) ・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