従業員数100名未満 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

株式会社ハッカズーク

●サービス概要 『退職で終わらない企業と個人の新しい関係を実現して、退職による損失を無くす』をサービスミッションに、アルムナイに特化したサービスを提供しています。 アルムナイとは「卒業生」を意味し、従来は大学の卒業生を表す言葉として使われていますが、人事領域では「企業の卒業生」や「OB/OG」「退職者」を意味し、人事領域で注目を集めています。 ハッカズークは、日本におけるアルムナイ(退職者)ネットワークの先駆けとして、企業と「アルムナイ」との関係性に着目しています。これまで「退職者=裏切り者」というネガティブなイメージを持たれがちであった日本の雇用慣行を、「別れを資産」へと変革していくことを目指しています。 アルムナイ専用のクラウドシステム提供などを通じて、企業が円滑かつ継続的に退職者の方々と良好な関係を築けるようにサポートしています。 提供サービス 「オフィシャル・アルムナイ」※大手企業様が100社以上導入しているシステムです(https://official-alumni.com/) 提供メディア「アルムナビ」(https://official-alumni.com/alumnavi) PIVOTに代表が出演「アルムナイとは何か」(https://www.youtube.com/watch?v=yFfUOjXI08Y) 毎日新聞に大阪拠点開設の記事が掲載 業務内容 スキルや経験に合わせ、各フェーズのミッションを推進していただきます。 【業務例】 ・老朽化したフロントエンドのUI/UXアップデートおよびモダン化 ・バックエンド(PHP/Laravel)やサーバーインフラのアーキテクチャ見直し、新旧APIのバージョン管理・移行 ・既存サービスへの機能追加・追加開発 ・生成AI(CursorやGitHub Copilotなど)を活用した、既存仕様の紐解きとMarkdown形式の設計書の作成・整備 ・AIに任せるコンポーネントテストやリグレッションテストコードの生成・量産化 ・AIを活用したコードレビューやプロンプトの整備など、品質向上のための仕組みづくり ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した最上流からの仕様検討 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など) 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など)

株式会社ブリングアウト

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

株式会社ブリングアウト

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。 単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計し AIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。 ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。 アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。 例えば、 顧客課題の発見 仮説検証 プロダクト体験の設計 AIを活用した開発 本番リリース KPIの計測 継続的な改善 AIを前提とした新しい開発プロセスの構築 などに携わります。 チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。 顧客業務やワークフローを理解する 顧客・社内メンバーへのヒアリング 解くべき課題を見極める 仮説を素早く検証する 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む Product Manager や Subject Matter Expert と協働する ユーザー体験を設計する 短期的な成果と長期的な保守性を両立する AIを前提とした開発スタイルを実践する AIを活用した開発プロセスを改善する 新しいAI技術を検証・導入する 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する アーキテクチャ設計 本番品質の実装 可用性・セキュリティ・運用性の担保 本番運用と継続改善 プロジェクト全体をリードする 技術・プロダクト両面で意思決定する リリース後の効果を測定する データをもとに改善を続ける 技術水準を引き上げる チームメンバーを支援・育成する 開発プロセスを改善する 技術的な意思決定をリードする ●製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ(商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話)を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。 すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。 ●技術環境 バックエンド:Node.js、TypeScript、Python、GraphQL データストア:PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB インフラ:AWS、Terraform、Docker、CircleCI AI 活用:AI コーディングツール(GitHub Copilot 等)、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG ●評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。 例えば、 顧客への価値 ビジネスへのインパクト プロダクト品質 デリバリースピード チーム全体へのレバレッジ AI活用による改善 チームへの貢献 などを総合的に評価します。 ●入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。 ●期待すること プロダクトと事業を理解する システム構成・アーキテクチャを理解する AI Firstな開発スタイルを習得する 顧客やユースケースを理解する 初めての本番リリースを経験する 設計レビューや議論に参加する ●入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。 ●期待すること 中規模機能を主体的にリードする 技術的な設計判断を行う プロダクト企画に参加する 開発プロセスを一つ改善する コードレビューを通じてチームへ貢献する ●入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。 ●期待すること 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる 顧客との対話を通じて課題を定義できる プロダクトの方向性について提案できる AIを活用した開発を主体的に実践できる 顧客・事業へのインパクトを生み出せる 開発プロセスそのものを改善できる ●キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。 経験や志向に応じて、 Principal Engineer Technical Lead Product Lead Solution Architect Forward Deployed Engineer Engineering Manager 新規事業・新規プロダクト責任者 など、多様なキャリアへ広がります。 技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。

株式会社エスタイル

プロジェクトマネージャーとして、生成AI・LLMを活用したシステム開発プロジェクトの推進をお任せします。 顧客とのコミュニケーションや進捗管理、チーム連携を中心に、プロジェクト全体を円滑に推進いただくポジションです。 AI・生成AIに関する知識は、入社後にキャッチアップ可能です。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、課題管理 顧客との打ち合わせ、要件整理 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、品質管理 AI・生成AIを活用した開発プロジェクト推進 など ※ご経験やスキルに応じて、要件定義や提案業務もお任せします ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●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!

株式会社エスタイル

プロジェクトマネージャー(PM)候補として、生成AI・LLMを活用した開発プロジェクトの推進をお任せします。 まずは、進捗管理や顧客折衝、レポーティングなど、プロジェクト推進業務からスタート。 複数エンジニアと連携しながら、プロジェクト全体を円滑に進めていただきます。 AI・生成AIに関する知見は、入社後の研修でキャッチアップ可能です。 将来的には、PMとして要件整理やプロジェクト全体のマネジメントにも挑戦いただけます。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、タスク管理 顧客と打ち合わせ、要件整理サポート 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、課題管理 など ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●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!

secondz digital株式会社

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”

株式会社フュディアルクリエーション

●概要 投資用不動産ブランド「RELUXIA」を展開する当社にて、社内業務全般のDX化を推進できるスペシャリスト候補を募集しております。営業面におけるDX推進だけでなく、社内のあらゆる業務効率化をお任せする予定です。 ●詳細 【具体的な業務内容:社内DX推進スペシャリスト(社内業務専門)】 ・自社、グループ会社を横断してのDX化戦略の立案・推進 ・各部署の業務プロセス洗い出し、及び再設計・新業務基準策定 ・外部ベンダー・パートナーとの連携、最新AI動向のリサーチと社内展開 ・AI導入推進業務の実行(Gemini、Claud code等を用いての開発) ・業務効率化推進にあたり、各部門との協議、打ち合わせ ●部署 情報システム部

株式会社AlbaLink

業務の徹底的な「仕分け」とAI実装 本ポジションの最優先事項は、現場の泥臭いアナログ業務を**「AIが担うべき領域」と「人間が担うべき領域」に極限まで純分化(仕分け)**し、実装することにあります。 1.業務プロセスの解体と再定義: 営業・査定・事務の全工程をヒアリングし、判断基準を言語化。 「情報の整理・要約・1次判断」をAIに、「情緒的交渉・最終意思決定」を人間に、といったプロセス全体の再設計。 2.実効性の高いAI・オートメーションの実装: LLM(Gemini等)を活用した、複雑な権利関係の整理や物件情報の自動スクレイピング・解析ツールの構築。各種SaaS、ノーコード(Make/Pardot等)を組み合わせた、入力負荷ゼロのオペレーション構築。 3.データドリブンな改善サイクルの確立: 現場の運用から得られるデータをフィードバックし、AIのプロンプト精度や業務フローを週単位でアップデートする。 ● キャリアの広がり(パフォーマンス次第で挑戦可能な領域) 上記の「仕分け・実装」において卓越した成果を出していただいた先には、**「人的リソースの最適化デザイン」**への関与も期待しています。 AI導入によって生まれた「余白の時間」を、より難易度の高い案件開拓や、顧客体験(CX)の向上、あるいは新規事業の推進にどう投資すべきか。 経営陣のパートナーとして、AI時代の新しい組織図や役割(ロール)の再定義に携わっていただく可能性があります。

Dress Code株式会社

生成AIの進化によりエンジニアのキャリアが不透明になる中、AIツールへの投資を惜しまず、フルスタックかつフルサイクルの思考でプロダクトを育てる経験ができる環境です。 具体的には、以下のような業務をご担当いただきます。 イベントストーミング・ドメインモデリングを通じた業務課題の構造化と価値定義 DDD・クリーンアーキテクチャに基づいたシステム設計と実装(フロントからバックエンドまで) コンパウンドプロダクト間のデータ連携・共通基盤の設計 スケーラビリティ・保守性に関する中長期的な技術課題の特定と解決 ペアプロ・モブプロを通じた設計思想の共有と開発文化の醸成 PdM・Bizサイドとの密な連携による、プロダクト戦略や優先度の議論への参加 開発チーム・組織の仕組みづくり(開発プロセス設計、採用、オンボーディング等) 学び・文化 学びと発信の文化が根付いています。 仕様駆動開発、ADR、輪読会、活発なテックブログ・登壇など、知見を蓄積・共有する土壌があります。 以下のような設計判断のなぜを言語化し、発信する取り組みが日常的に行われています。 権限設計(Default Deny / Default Allow) 拡張性の設計(誰が何を変えるか) 状態設計(Event Sourcing 的発想) 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環境 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。

株式会社イースト・コースト・ワン

募集ポジション お客様先にて、業務用各種デバイス(PC、スマートフォン、タブレット)及び、ソフトウェア運用サポート業務になります。 単なる問い合わせ対応に留まらず、現場の課題解決と業務効率化に貢献できるポジションです。 グループウェアの導入から利用法(各種アプリ開発)などを含めオフィス業務のDX化などの支援も行う等、業務の幅が広がっています。 ●業務用各種デバイスの運用サポート ・PC、スマートフォン、タブレット端末のユーザーヘルプデスク ・アカウント管理 ・IT 資産管理 ・運用改善支援(自動化など) ・各種デバイスのキッティング、展開、配布 ・業務自動化のためのツール開発 ・グループウェア導入から利用法までの支援 ・オフィス業務のDX 化支援 ●案件例 ・大手通信企業グループ向けPC環境ヘルプサポートデスク ・大手通信企業グループ向けセキュリティシステム導入支援 ・IT企業向けグループウェア(GWS)導入及び運用支援

株式会社ギブリーコンサルティング

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やAIエージェント技術を顧客企業の業務プロセスに素早く組み込むため、Microsoft Power PlatformやCopilot Studioをはじめとするローコードツールを活用したシステム設計・構築・導入を牽引していただきます。 【具体的な業務イメージ】 ●ローコードツールを用いたハイスピード開発 Power Apps、Power Automate、Power BI等を用いた、企業の業務効率化・自動化・可視化を支えるアプリケーションやワークフローの設計および構築 ●Microsoft Copilot Studio等を活用したAIエージェントの構築 各種生成AIモデルや社内データと連携したカスタムCopilot(AIチャットボット/エージェント)の構築、および社内コミュニケーションツール(Teams等)への実装 ●業務プロセスの可視化とソリューション提案 コンサルタントと協働し、顧客が抱える複雑な業務フローを可視化(BPR/BPMN等)。 ローコードツールを活用し、いかに短期間で課題を解決できるかの実現可能性(PoC)検証とアーキテクチャ選定 ●パブリッククラウド(Azure/AWS)との連携および環境構築 構築したローコードアプリやAIエージェントが、顧客企業のセキュアな自社環境下で安定して動作するためのクラウドインフラ(Azure、AWS等)との連携設計・環境ガバナンスの構築 ●顧客の課題解決起点で行う要件定義および上流設計 顧客企業の「どの業務に課題があり、どうAIやローコードで解決すべきか」という本質的な課題の特定から伴走。 言われたものを作るのではなく、要件定義などの最上流工程から主体となってシステム設計へと落とし込みます。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

株式会社ギブリーコンサルティング

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証(PoC)から本番環境への実装、そして定着支援(イネーブルメント)までを一貫して担っていただきます。 <具体的な業務> ●顧客課題のヒアリングと要件定義:ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。 ●プロトタイピングとアジャイル開発:生成AI(ChatGPT、Microsoft Copilot等)やLLMを活用したRAG(検索拡張生成)環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。 ●システム実装とインテグレーション:既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件(特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境)を考慮したシステム構築のリード。 ●技術的なフィージビリティ(実現可能性)検証とリスク管理。 ●プロダクト開発部門へのフィードバック:現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元(ワンプール制の強みを活かした連携)。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

株式会社ギブリーコンサルティング

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 ※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

株式会社AXIS

●FDE(Forward Deployed Engineer) 要件定義 → PoC → 本番運用 → 改善 まで一気通貫で担当する主担当ポジション。 「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めます。 【仕事内容】 ①現場張り付きでドメイン理解(業務フロー観察、ペイン発見) ②業務要件 → 技術仕様への変換(OpenAI/Claude API、LangChain等で実装) ③高速プロトタイピング → 本番運用 → 改善(数日〜数週間でPoC、現場で回す) ④AI活用パターンの横展開・組織化 【中長期キャリア】 FDE → AIプロジェクトリード → AXIS技術組織のヘッド職を想定。 現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割へ。

プライマル株式会社

AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担っていただきます。 また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援していただきます。 主な業務内容は以下の通りです。 ・膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析 ・SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析 ・分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案 ・データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援 ・分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化 ・分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計 ・生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化 ・Codex、Claude Code、ChatGPTなどを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発 ・AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討 ・データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援 ●社員ブログ 社員記載ブログです。ご参考までにご確認お願いいたします https://www.primal-biz.co.jp/recruit ●CxO事例 https://x.gd/XEBRL ～分析・レポーティングだけでなく“創れる”人材へ～ 顧客の課題を発掘し、目的設定→運用設計→データ分析→改善提案まで一気通貫。さらにAI・ツール・DBで、レポーティングや業務を自動化し、事業の自走化を後押しします。そこから新規事業を共創する中心メンバーを募集。 ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 【入社～1年後の成長ステップイメージ】 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接:面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修:成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き:クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え:クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

株式会社pragmateches

AI/Techコンサルタントが描いたビジネスソリューションの構想を、技術的に実現可能な、スケーラビリティと品質を担保したシステムアーキテクチャへと落とし込む技術的ポジションです。フルスタックの幅広い技術基盤を背景に、設計から開発、運用保守まで責任を持ち、システムデリバリー全体を牽引します。 ●経営・事業を支えるシステムアーキテクチャの方向性検討と設計 ●AI/MLを活用したシステムの技術選定、プロトタイピング、実装リード ●開発チームのリーダーとして、コードレビューや技術指導を実施 ●システムデリバリー経験を活かし、開発プロセス全体の生産性向上を主導 使用技術詳細 ●言語・FW・バックエンド: Python / Java / Rust / Go 等 ●フロント・バック: React / Next.js / Nuxt.js / Node.js / Express.js / Django / Spring Boot 等 ●AI/ML/RAG: TensorFlow / PyTorch / Hugging Face / LangChain / OpenAI API / Vertex AI / SageMaker / Elasticsearch ●インフラ: AWS / GCP / Azure / IaC (Terraform 等) ●その他: Docker / Kubernetes / GitHub / CI/CD (GitHub Actions 等) / 生成AIツール (ChatGPT / Copilot / Cursor / Claude 等) / その他データ処理・分析、メッセージング、ワークフロー、監視、セキュリティ等の各種ソフトウェア プロジェクト例 ・ヘルスケア業界: 社内基幹プロセスを担うWebシステム構築 ・エネルギー業界: 臓器システム刷新プロジェクト ・自治体: 警察システム刷新プロジェクト ・石油業界: 保全管理システム開発プロジェクト

テイラー株式会社

本ポジションの役割 Professional Serviceのメンバーの一員として、プリセールスの段階からお客様の課題発見から課題解決の実装をしていただきます。または既存の案件を成功確率を最大化するために、お客様と共創しながらプロダクト開発を行います。そして、これらのご経験を活かし、Tailor Platformの進化に直接貢献していただきます。 具体的な業務内容 FDEとして期待される役割を自ら考え選択していただきます。 以下はその一例です。 ・多様なエンタープライズの業務にお客様と直接連携しながら深く入り込み、業務ドメインの迅速なキャッチアップを実施する ・お客様のビジネス課題を解決するための武器としてエンジニアリングスキルを活用・適応的に学習する ・優れたチームプレイヤーとして、提供するソリューションを通じてお客様の成長に貢献する ・直面したお客様の様々な問題に対する解決策を再利用可能な形で抽象化し、Tailor Platformの進化に貢献する 開発環境 ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・使用言語 Typscript, React.js ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

テイラー株式会社

本ポジションの役割 本ポジションでは最新のAI技術を活用し、業務効率化や開発支援ツールの設計・開発を担当します。主に、大規模言語モデル(LLM)やAI支援ツール(Devin、GitHub Copilot Workspace など)の導入・活用を検討し、エンジニアリングの生産性向上に貢献する役割を担っていただきます。 具体的な職務内容 ●AIを活用した開発支援ツールの設計・開発・導入 ●Devin、GitHub Copilot Workspace などの導入検討と最適な運用設計 ●LLMなどの最新AI技術のリサーチ・評価・実装 ●社内エンジニアがAIツールを活用しやすい環境の構築と推進 ●APIやクラウドサービスを活用したAIツールの統合・開発 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, Rust ・そのほか GitHub Copilot

ユアスタンド株式会社

ユアスタンドは、電気自動車(EV)の充電が、スマートフォンのように「自宅や職場で安心して使える」状態を目指し、EV充電システムを開発しています。 2018年の創業以来、EV充電器の普及というローカルな課題から、環境問題というグローバルな課題にもつながる挑戦を続けています。 アプリ・Web・クラウド・IoT(充電器)まで、実際に「モノが動く」プロダクトを一緒に育てていくエンジニアを募集しています。 ● 取り扱うプロダクト ユアスタンドは、EV充電の体験を「予約」「利用」「決済」「運用」「充電器制御」まで一体で支えるプロダクトを開発しています。 アプリ・Web・クラウド・IoT(充電器)まで、実際にモノが動くところまで含めて開発する点が特徴です。 1.toC / toB向けサービス(モバイルアプリ/Web管理コンソール/法人向け運用機能) ・充電の予約から利用、支払いまでを迷わず行える利用体験の設計・実装 ・料金設定や運用を自分たちで管理できる運用者向け機能の設計・実装 ・商業施設や集合住宅など、複数人が充電器を共有する環境で成立させる設計・実装 2.充電器通信・制御の基盤(OCPPサーバー/制御機能) ・充電器とクラウドをつなぎ、予約・課金・遠隔制御が安定して成立する通信・制御基盤の設計・実装 ・国際標準の通信規格(OCPP)に沿った、メーカーが異なる充電器との連動設計・実装 ・社内ファームウェア開発チームと連携した、システム全体としての成立に向けた推進 ● お任せしたいこと 仕様書にそってコーディングするだけではなく、要件定義のフェーズからPdMやプロダクトオーナー等と連携して、開発を進めていただきます。 まずは、担当機能を持ち、設計～実装～運用までを一緒に積み上げていく役割です。 ● 業務詳細 ・EV充電に関わる新規サービス/機能の開発 ・既存機能(予約、決済、運用、顧客体験など)の改善 ・デザイナーと連携した、アプリ/管理コンソールのUI/UX改善 ・充電器とクラウド間の連携(状態管理、安定化、障害時の復旧など)の開発・改善 ・ビジネスサイドとの打ち合わせ参加、および要件整理・仕様すり合わせ ● 入社後の進め方 【入社直後】 ドメイン理解、既存仕様とコードのキャッチアップ、軽めの改善からの着手 【数ヶ月後】 担当領域の保有、設計・実装・リリースまでの主担当としての推進 【中長期】 品質向上(監視・テスト・運用改善)および、より良い設計提案への取り組み ● 開発環境 ・言語: TypeScript, Dart ・バックエンド: NestJS ・フロントエンド: Next.js ・モバイル: Flutter ・DB: PostgreSQL, MySQL, Redis, GCP Bigtable ・インフラ: GCP(Kubernetes, Cloud Run など), Firebase ・外部サービス: Stripe ・通信: WebSocket ・開発ツール: GitHub, Backlog, Slack, Google Workspace ・PC: お好きなマシンの選択が可能 ・AI開発ツール: Cursorなど、希望するツールの利用補助

株式会社Medical Shift

業務内容 ●このポジションの役割 現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。 ●主な仕事内容 ①業務分析・課題の特定 ・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定 ・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算 ・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定 ②AI・自動化技術の実装 ・LLM(OpenAI API・Anthropic API等)を活用した業務自動化ツールの開発 ・AI Agentの設計・実装(LangChain・LangGraph等) ・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化 ・社内ダッシュボード・BIツール(Redash・Metabase等)の構築 ③推進・定着支援 ・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援 ・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立 ・ナレッジの体系化と横展開 ●よくある懸念 Q. 歯科に興味がなくても大丈夫? 大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。 Q. スタートアップは不安定では? 全事業黒字化済み。毎年平均2倍超成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。 Q. 事業会社の経験がなくて通用しますか? 多様なバックグラウンドのメンバーが活躍中です。足りないのはスキルではなく現場経験であり、それはここで積めます。 ●参考資料 テックブログ:https://medicalshift-dev.hatenablog.com/ ●働く環境 ・勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45〜15:00) ・出社 月・水・金 出社基本(エンジニア) ・家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助 ・その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

株式会社enableX

AI・データ/SaaSを中心としたDX・事業変革プロジェクトにおいて、要件定義〜設計〜開発〜リリース・グロースまでのプロジェクトマネジメントを担うポジション。 ビジネスとテクノロジーの橋渡し役として、スコープ・品質・予算・スケジュール・リスクを統合管理し、クライアントの価値創出にコミットする。 具体的な業務内容 ・AI/データ利活用を中心としたDX・プロダクト開発プロジェクトの全体PM ・要件定義(ビジネス要件/システム要件)およびスコープコントロール ・WBS/進捗・リスク・課題管理、ステークホルダーマネジメント ・LLM/機械学習・データ基盤・アプリケーション開発を含む技術要素の全体構造把握と意思決定支援 ・ベンダー/パートナーマネジメント、工数・コスト管理 ・リリース後のグロースプラン策定、プロジェクトアップセルの機会創出 ・CxO〜現場レイヤーまでを巻き込んだ合意形成ファシリテーション ・AI・データ・アプリケーションを含むシステム全体アーキテクチャの理解と、設計レビュー ・LLM/MLモデル、データ基盤、フロント/バックエンドなどの実装フェーズにおける進行管理 ・品質基準の設計、受け入れ条件の定義、テスト計画の策定・実行管理 ・セキュリティ・ガバナンス・法務観点の論点整理と関係部署との調整 ※変更の範囲:会社の定める業務

ミガロホールディングス株式会社

●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

イグニションポイント フォース株式会社

概要 お客様のビジネス課題やDX推進に対し、クラウド技術(AWS/Azure/GoogleCloud)を活用したソリューションを提供するコンサルタント・アーキテクトとしてご活躍いただきます。 単なるインフラ構築に留まらず、顧客の経営層やIT部門との折衝、課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定といった最上流工程からプロジェクトをリードしていただきます。 主なミッション ●クラウド導入コンサルティング: 顧客の経営課題やIT課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定。 ●クラウドアーキテクチャ設計: AWS, Azure, GoogleCloud等のパブリッククラウドを用いたシステムの全体設計(データ分析基盤、クラウドネイティブなアプリケーション基盤など)。 ●クラウド移行支援 (マイグレーション): オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行プロジェクトの計画・実行、およびプロジェクトリード。 ●技術リードと標準化: クラウドネイティブ開発(コンテナ, サーバレス)、DevOps/IaC(Terraform, Ansible等)の技術選定、導入推進、およびチームへの技術指導。 携わっていただく案件事例(一部) ●大手製造業向けクラウド環境アセスメント(Azure) :お客様が構築した生成AI基盤(Azure)に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価(アセスメント)を実施、改善推奨事項とクラウドネイティブなアーキテクチャの提示及び実装支援。 ●RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化(Azure) :利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。 ●マルチクラウド(AWS/Azure)のガバナンス策定・CCoE推進 :マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE(Cloud Center of Excellence)の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。 ●CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践 :開発効率・品質・セキュリティ(DevSecOps)を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。

イグニションポイント フォース株式会社

弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるSE(システムエンジニア)としてご活躍いただきます。 主に基本設計、詳細設計、開発、テストといった業務に加え、要件定義や開発リーダーとしてメンバー管理をすることも経験できます。 【主なミッション】 ●自社発プロダクト(スマートホテル/介護サービス等)の設計・開発・テストを担当 ●製造メーカー向け生産システムやCRM開発など、大規模受託案件の技術者として参画 ●ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定を主導 【具体的な業務内容】 ●自社発新規事業の製品開発のSE(システムエンジニア)を務めます。 例として、スマートホテルサービスに係る製品開発(モバイルチェックイン等)、スマート介護サービスに係る製品開発(スマート介護記録等)を担います。 ●グループが受託するシステム開発におけるPM(プロジェクトマネージャー)を務めます。 例として、基幹システムの刷新、chatGPTの導入、その他新規事業に関わるシステム開発などを担います。 ●お客様から依頼を受けるシステム開発の適正な開発手法を使い分けて開発をしていただきます。 例として製造メーカーの生産システム開発/CRM開発などを担います。 ●PM/APM(プロジェクトマネージャー/アシスタントマネージャー)の元、PJの管理を学んでいただきます。

イグニションポイント フォース株式会社

概要 お客様のビジネス課題を解決するため、AWS, Azure, GoogleCloudなどのパブリッククラウドを活用したインフラ基盤の設計・構築・運用、およびクラウド移行支援プロジェクトに携わっていただきます。 まずはご経験やスキルセットに応じたフェーズ(構築・運用・詳細設計など)からスタートし、徐々に上流工程やクラウドネイティブ技術(コンテナ、サーバレス等)へ挑戦の幅を広げていただきます。 主なミッション ●クラウド環境(AWS/Azure/GoogleCloud)におけるインフラの設計・構築・運用実務 ●Terraform, Ansible等を用いたIaC(Infrastructure as Code)による構成管理と自動化の実装 ●オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行(マイグレーション)の実行支援 ●クラウドネイティブ技術(Docker, Kubernetes等)の導入・運用支援 携わっていただく案件事例(一部) ●大手製造業向けクラウド環境アセスメント(Azure) :お客様が構築した生成AI基盤(Azure)に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価(アセスメント)を実施、改善推奨事項と「あるべき本番環境構成図」の提示。 ●RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化(Azure) :利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。 ●マルチクラウド(AWS/Azure)のガバナンス策定・CCoE推進 :マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE(Cloud Center of Excellence)の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。 ●CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践 :開発効率・品質・セキュリティ(DevSecOps)を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。

イグニションポイント フォース株式会社

概要 弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるアシスタントプリンシパルとして業務をお任せします。 エンジニアとしてより良い技術を選定したり、最新の技術などにも意識を高く持ち、将来的にプリンシパル/テックリードなどのキャリアを希望することの可能です。 具体的には ●自社発新規事業の製品開発のアシスタントプリンシパルを務めます。 例として、スマートホテルサービスに係る製品開発(モバイルチェックイン等)、スマート介護サービスに係る製品開発(スマート介護記録等)の開発を担います。 ●グループが受託するシステム開発におけるPM(プロジェクトマネージャー)を務めます。 例として、基幹システムの刷新、chatGPTの導入、その他新規事業に関わるシステム開発などを担います。 ●お客様から依頼を受けるシステム開発でのアシスタントプリンシパルを務めます。 例として製造メーカーの生産システム開発/CRM開発の、技術選定や開発を中心に担います。 ●技術特化でエンジニアとしてのスペシャリストとしてのキャリアを歩むことができます。 当該部署のミッション 当グループの強みであるDXと新規事業を支えられるよう、DX/BXソリューションの開発ナレッジを高める役割を担っています。

株式会社ACES

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする大手企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客と近い距離感でスピード感を持って開発し、社会へ「価値の高いAIソリューション」を提供したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向け、DXパートナー事業のAlエンジニアを募集します。 AIエンジニアとして自然言語・画像・映像・音声をマルチモーダルに掛け合わせ、大手企業の課題を解決するアルゴリズムの設計・実装をお任せします。 技術だけに閉じずビジネス観点を踏まえた上で、上流から関わっていただくことを期待しています。 将来的には複数のAIプロジェクトをリードする立場として、アルゴリズムの品質保証や内部の技術資産設計にも関与いただく想定です。 様々な業界に対して「技術×ビジネス」の観点で最適なAIソリューションを構築し、社会実装まで繋げられる手触り感の強いポジションです。 具体的な業務内容 ■入社直後の業務 クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 クライアントに対する分析結果等のレポート ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み ■将来的な業務 AI導入プロジェクトの技術的なリード └クライアントの課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 └モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 └機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 AIアルゴリズムの技術戦略策定 └技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 └再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 (希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント