年収500万円以上 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

株式会社NTTデータ

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ●AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート ●AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ●チームメンバーの指導・育成

株式会社NTTデータ

今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。 各分野と連携を図り、当社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿(ToBe)を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入(検証・提案・技術支援)を検討します。 また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。 (1)検証・アセット開発 最新の生成AI(LLM)のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。 (2)提案・コンサルティング 当社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状(AsIs)とあるべき姿(ToBe)を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。 (3)技術支援 提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、当社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。 (4)フィードバック 技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

株式会社NTTデータ

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成

GO株式会社

タクシーアプリ『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 また、GO事業以外にもGX(グリーントランスフォーメーション)事業や人材事業など、モビリティ領域を中心にしつつも様々な事業を新たに展開しており、それらの新規事業においても必要に応じてプロダクトの内製開発を行っています。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●ポジション一覧 ・toB、toC向けのWebプロダクト開発(フルスタックエンジニア) ┗タクシーアプリ『GO』の事業者向けWebプロダクト『GO管理画面』 ┗タクシーアプリ『GO』の法人向けサービス『GO BUSINESS』 ┗その他、様々なWebプロダクト開発を行うポジションもございます。 ・『GO』の決済及び請求基盤の開発(バックエンドエンジニア) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 <参考> [【会長×社長対談】Valueアップデート!次の未来へGOするための、GOらしい働き方・価値観](https://go-on.goinc.jp/n/ncca95a79fbfd) <生成AIの活用方針> セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ●利用可能な主なAIツール・サービス ・Google Gemini / Google NotebookLM / Azure OpenAI / GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Bedrock / OpenAI API ●主な活用状況 ・日常業務の効率化(ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ・ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) ・サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ●学習・コミュニティ活動や利用支援制度 ・有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 ・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり ・高性能なPCやGPU環境の提供あり ・業務内外問わず、個人のツール利用に対する費用補助制度あり ・生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり ・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 <参考記事> ・[社会を動かすエンジニアリングって?GO開発トップが語る過去と未来|惠良×長谷 対談](https://go-on.goinc.jp/n/n5c60f6de0daa) ・[Webで移動にまつわる課題を解決へと導く。Webプロダクト開発チーム立ち上げの全貌](https://go-on.goinc.jp/n/ne993d2000196) ・[顧客の声をワンチームで実現する。『GO BUSINESS』事業企画×PdM×開発の越境対談](https://go-on.goinc.jp/n/nde99f7e20e61) <参考サイト> ・[GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c)(まずはじめに知っていただきたいGO Inc.の情報) ・[GO Tech Blog](https://techblog.goinc.jp/) (GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ) ・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ) ・[オフィスフリー制度](https://go-on.goinc.jp/n/nece2dde0c633)(全国どこからでも勤務できる制度) ・[トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) (タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度) ・[Engineer Challenge Week](https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd)(半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム)

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【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: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●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, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform 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

JAPAN AI株式会社

エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【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 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, 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

JAPAN AI株式会社

期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 ●顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 ●プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ●ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 ●顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行う 具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 ※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ・ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) ・PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) ・AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 ・データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) ・JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です ・実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ・ユーザーフィードバックの収集と分析 ・課題の特定と改善案の提案・実装 ・パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 ・実装結果の仕様書・手順書作成 ・成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 ・チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) ・再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 ・顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング ・顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 ・開発チームとの技術的な調整と連携 ・プロジェクトの進捗報告と課題共有 ●自社プロダクトの開発優先目標の策定 ・自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 ・開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF Marketing Domainチームへの配属となります。

JAPAN AI株式会社

●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

JAPAN AI株式会社

期待する役割 シニアプロジェクトマネージャー (IC) として、以下の3つのミッションを担っていただきます。 1.戦略案件・重要案件のデリバリー責任者 として、複数プロジェクトの成功確率を最大化する 2.AI/LLMプロジェクト 特有の不確実性を前提に、評価設計・運用設計・ガバナンスまで含めてプロジェクトを完遂する 3.プロジェクト運営の型化・標準化 を推進し、組織として再現性のあるデリバリー体制を構築する 業務内容 ●プロジェクト/プログラムマネジメント (中核) ・複数プロジェクト (並行案件) の計画策定、進捗・課題・リスク・依存関係の統合管理 ・顧客経営層・事業責任者との合意形成 (スコープ、優先度、変更管理、検収条件) ・品質管理 (要件の曖昧さを潰す、受け入れ基準の設計、レビュー、手戻り抑制) ・重要インシデント・炎上兆候の早期検知、エスカレーション、収束までの指揮 ・プロジェクトドキュメント (要件定義書・仕様書・WBS等) の作成・レビュー ●AI/LLMプロジェクト特有の設計・推進 ・AI機能の要件定義 (顧客期待値の調整、ユースケース定義、技術的制約の整理) ・品質評価の設計・運用 (評価指標の策定、テスト観点の設計、改善サイクルの構築) ・情報管理・セキュリティ/コンプライアンス要件を踏まえた推進 (社内法務・セキュリティチームとの連携) ・AI特有の不確実性 (精度のばらつき、ハルシネーション等) を前提としたスコープ・スケジュール設計 ●デリバリーオペレーションの型化 (PMO的役割) ・プロジェクト標準の整備 (テンプレート、進行ルール、品質ゲート、WBS粒度、定例体の設計) ・主要メトリクスの設計・可視化 (例:納期遵守率、手戻り率、検収リードタイム、重大障害件数、顧客満足度) ・PMメンバーへのナレッジ共有・レビュー支援・再発防止の仕組み化 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 ●開発組織:約70名 (PM/エンジニア/デザイナー/QA等) ●配属:PjM (プロジェクトマネージャー) チーム ・自社SaaS・AIエージェントを顧客向けソリューションとして開発・提供 ・クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 ●協働メンバー: ・PdMチーム、エンジニア (フロントエンド、バックエンド、AI/ML) 、デザイナー、QAエンジニア ・セールス、カスタマーサクセス、クライアント企業の担当者

GO株式会社

・担当プロダクトにおける、管理・実行業務全般 ・品質管理方針およびテスト戦略の立案・遂行 ・品質向上のための業務フローの立案・改善・効率化 ・各部署との調整及びコミュニケーション ・検証ベンダーとのコミュニケーション ※出社日数に決まりはありませんが、入社後のオンボーディング期間中やプロダクトの状況次第で出社が必要になる場合がございます。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●参考記事 ・[「テストだけのQA」じゃない。 プロダクト開発にもコミットする品質の番人たち](https://go-on.goinc.jp/n/n80d85edff265) ・[QA経験者に惹かれる!クオリティマネジメント部の働き方 #タクシーアプリ『GO』のQAチーム](https://go-on.goinc.jp/n/n80c49e347033) ・[「当事者たれ。 」の気持ちで肩書きを越境していきたい。 若手QAエンジニア対談](https://go-on.goinc.jp/n/n17a4ec19e8c9) ●参考サイト ・[GO Lab (Tech blog) ](https://techblog.goinc.jp/) ・[PdM本部ブログ (#QAエンジニア)](https://go-on.goinc.jp/m/mb5b6511cd661/hashtag/400895) ・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ) ・[タクシー乗車費用を会社が一部補助する「トライアルタクシー制度」 とは](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510)

GO株式会社

GO株式会社では、市場の変化に一早く対応し、タクシー事業者とお客様にとってより良いプロダクトを提供するとともに、モビリティ領域を軸として「移動」のみならず「交通事故削減」「脱炭素化」「人材不足解消」「地域貢献」などをテーマとした多様な事業を展開するためのプロダクト開発を行っています。 その中でプロダクトマネージャとして、プロダクトの企画から設計、リリース、リリース後の効果測定やその後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に携わっていただきます。 本求人では、3,000万ダウンロードを超えたタクシーアプリ『GO』をはじめとしたB2C向けのプロダクトを担っていただけるプロダクトマネージャーを募集しております。 ・[タクシーアプリ『GO』](https://go.goinc.jp/) ・[タクシーのビジネス利用に特化した法人向け管理サービス 『GO BUSINESS』](https://go.goinc.jp/business/) ・[交通事故削減を支援する次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』](https://drive-chart.com/) ・[脱炭素サービス『GX(グリーントランスフォーメーション)』](https://go-gx.com/) ・[ドライバー求人サイト『GOジョブ』](https://gojob.go.goinc.jp/) ・その他新規プロダクト ●業務詳細 プロダクトマネージャーとして以下の役割を担います。 ・ユーザーのペインを正しく理解し、事業の目標を達成するために最適な案件や機能における優先順位とスコープを定義することで、プロダクトを通じてユーザーの課題解決と事業の成功の両立を実現する。 ・プロダクトを市場に送り出すために、様々なステークホルダーに向き合い議論と合意形成を行い、コミュニケーションの中心となってプロダクト開発をリードする。 ・プロダクトがどの方向に向かって進むのか、理想のビジョンを描き、実現に向けたロードマップを作成する。 ・「なぜ作るのか(Why)」「何を作るか(What)」に責任を持つ。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●所属組織 ・人数:プロダクトマネージャーは20名以上在籍。B2C、B2B、決済、会計関連など様々なプロダクト開発に従事。 ・役割:プロダクトの企画から設計、リリース、リリース後の効果測定やその後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に関与。 ・カルチャー:様々なバックグラウンドがあり異なる強みを持ったメンバーが在籍しており、強みを発揮し弱みはチームでカバーし合う文化。職歴や立場などは関係なく提案やアイデア、積極的な意見を出すことを歓迎する風土。弊社のバリューの一つである「コトに向かう。」を大切にしている環境。

株式会社NTTデータ

・NTTデータが構想する社会課題解決型ソリューションとして国民の「金融資産情報連携HUB」の実現に向け、第一段階である税負担の公平性や社会保障給付の適正化に向けたソリューション「pipitLINQ」を全国に展開しています。 ・2026.6時点で合計1,200以上の行政機関様、450以上の金融機関様でご利用いただいておりますが、さらにお客様のDX化の推進に寄与し、ひいては社会全体のDXを提供できるビジネスアイデアを関係各所と連携しながらソリューションの付加価値を上げるため製品力向上に資するサービス・機能追加(システム開発)が主な職務内容です。 　- 既存サービスに対して、新規導入のお客様に向け利用支援や導入済のお客様からの困りごとを解決 　- 新規サービスに向けて、お客様にとって魅力的なサービス(価値)を市場創造し、マネタイズ含めた事業化に向けビジネスモデルをゼロベースで考え、アジャイル開発やAI活用による新たな開発プロセスによりサービス化し、サービス提供後の保守まで一貫した対応　等

JAPAN AI株式会社

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 セールス領域における市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●プロダクト開発 開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 プロダクトのリリース計画の策定および実行 最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●ステークホルダーとの連携 営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 期待する役割 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。 具体的には以下の役割を担っていただきます。 ●プロダクト戦略の策定と実行 会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 ●プロダクト開発のリード エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 最新AI技術の理解と実用化への橋渡し ●クロスファンクショナルな連携 営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 経営層への報告と戦略的提案 多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ●自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ●AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ●PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供

JAPAN AI株式会社

日々の業務では、以下のような具体的なタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善 実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ユーザーフィードバックの収集と分析 課題の特定と改善案の提案・実装 パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 実装結果の仕様書・手順書作成 成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) 再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング 顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 開発チームとの技術的な調整と連携 プロジェクトの進捗報告と課題共有 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 ●顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。 従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 ●プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。 「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ●ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。 あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 ●顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。 ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ●自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ●AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ●PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF HR Domainチームへの配属となります。

パーソルキャリア株式会社

●担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ●技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ●はたらき方: ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

株式会社ログラス

【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

株式会社PKSHA Technology

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ●ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ●ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポーティング ●ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ●最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ●自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

JAPAN AI株式会社

【チームの目標/ミッション】 当社は、「一企業に一つオリジナルのAIを持つ時代を創る。そしてAIは働く人をサポートし、圧倒的な生産性を実現する。」というビジョンを掲げ、日々事業運営をしております。 本ポジションのミッションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を実現し、パートナー企業とエンドユーザー顧客のWin-Win-Winの協業体制を強化することです。 具体的には、以下3つの役割を担います： 1.パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援：導入・活用支援、技術サポート、成果創出 2.パートナー企業への提言・支援：技術情報の共有、課題解決支援 3.パートナーサクセスの仕組み構築：0→1でオペレーション・プロセスを設計し、再現性ある支援体制を確立 【業務内容】 『～日本一になりたい方へ～AIで日本に革命を起こしませんか？』 現在トレンド真っ只中のAI産業。生成AIの台頭により、何十年に一度の産業革命が起こると言われており、何百社もの生成AIスタートアップが誕生しています。 その中で当社こそがAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。 本ポジションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を支援しながら、パートナー企業との協業を強化する、新設ポジションです。 ●パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援 ・パートナー経由で受注した顧客の導入支援、オンボーディング ・AIエージェントの活用方法のトレーニング、ベストプラクティスの共有 ・技術的な問い合わせ対応（生成AIサービス特有のテクニカルサポート） ・顧客のニーズに応じたカスタマイズされたプロンプトの作成や設計を代行 ・顧客の成功事例の創出、導入効果の可視化 ●パートナー企業への提言・支援 ・パートナー企業への技術情報、活用提案の提供、勉強会の実施 ・パートナー企業との期待値調整、座組・商流の最適化 ●パートナーサクセスの仕組み構築（0→1） ・パートナーサクセスのオペレーション・プロセス設計 ・パートナー向けマニュアル・資料の作成 ・パートナーサクセスのKPI設計、効果測定 ・プロダクトチームへのフィードバック、改善提案 ●描けるキャリアパス ・入社後、半年～1年後：成果次第で、リーダー～マネージャーへ昇格 パートナーサクセスの仕組み構築（0→1）をリードし、実績を創出 パートナー企業との信頼関係を構築し、協業を拡大 パートナー経由顧客の成功事例を創出 →成果・ 実力次第で、入社後1年でマネージャーへの昇格も可能です。 ※全社として大幅な増員計画があり、パートナーサクセスは立ち上げフェーズで今後増員の可能性が高いため、チームの細分化に伴いポストがどんどん空きます。実力次第で、圧倒的なスピードでキャリアアップが可能です。 ●配属予定部署 【カスタマーサクセス部 20名】 ・事業本部長:1名 ・エンタープライズチーム:6名 ・Opsチーム:2名 ・アダプションチーム:6名 ・オンボーディングチーム:5名 【連携部門】 ・セールス部門(エンタープライズセールス、インサイドセールス) ・プロダクト開発部門(PdM、エンジニア) ・マーケティング部門 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

『～日本一になりたい方へ～AIで日本に革命を起こしませんか?』 現在トレンド真っ只中のAI産業。 生成AIの台頭により、何十年に一度の産業革命が起こると言われており、何百社もの生成AIスタートアップが誕生しています。 その中で当社こそがAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。 カスタマーサクセス部は、当社のサービスにご期待いただいた顧客が最大限の価値を受け取れるよう支援する重要な役割を担っています。 カスタマーサクセス担当として、以下業務をお任せいたします。 ●顧客オンボーディング 新規顧客の導入支援を担当します。プロダクトの使い方や機能の説明にとどまらず、顧客側のAI導入プロジェクト責任者や推進担当者を巻き込み、導入プロジェクトそのものを推進します。プロジェクトのゴール設定や推進体制づくりを顧客と共に行い、利用開始から社内定着までを伴走します。 ●顧客の成功のための戦略立案 顧客のビジネス目標や課題を深く理解し、全社的なAI活用・AIDXの推進を支援します。ツールの導入を目的とするのではなく、顧客の事業課題の解決を起点に、AIをどう活用すれば成果につながるかを設計・提案します。 ●エクスパンション (アップセル / クロスセル) の機会の特定と提案 顧客の利用状況やニーズを分析し、ライセンス(ID)拡大に向けた活用提案を行います。汎用型のAIツールから業界・業種特化型のツールまで、顧客の業務を最も理解しているCSの立場から、最適なプランを提案し、顧客の事業成長と当社の収益拡大の双方を実現します。 ●顧客向けプロンプトの作成代行と設計 必要に応じて、顧客の業務フローを理解した上で、ニーズに合わせたプロンプトの作成・設計を代行します。求める成果を出せるプロンプトを具体的な設計に落とし込みます。 ●技術サポート 生成AIやプロダクトの仕様に関する質問に対応します。プロダクトチームやカスタマーサポート部門と連携しながら、顧客が製品を効果的に活用できるよう支援します。 ●CSの各種仕組みづくりや企画 CSプロセスの改善や、顧客エンゲージメントを高めるためのイベント・セミナーの企画など、顧客の成功を支援する仕組みづくりに携わります。 ●配属予定部署 【カスタマーサクセス部 20名】 ・事業本部長:1名 ・エンタープライズチーム:6名 ・Opsチーム:2名 ・アダプションチーム:6名 ・オンボーディングチーム:5名 【連携部門】 ・セールス部門(エンタープライズセールス、インサイドセールス) ・プロダクト開発部門(PdM、エンジニア) ・マーケティング部門

GO株式会社

●GOについて [3分でわかるGO株式会社 会社紹介資料](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc) [GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c) ●ミッション スペシャリストまたはプレイングマネージャー として以下の一部または全部を立案・担当いただき、よりスピーディーにGOの新しいサービスを世の中に届けることに協力いただきたいと考えています。 ・プロダクトマネージャー・ブロジェクトマネージャーと協力し、複雑になりがちな要件の簡略化・削ぎ落としや、案件の開発順・スケジュールの提案などの上流工程の改善 ・開発プロセスの改善や自動化、運用業務の自動化・効率化、各チームメンバーの担当プロダクトを広げる支援などチームの開発効率を高める活動 ・複数メンバーで取り組むと返って非効率なものを見極め、一定の難度の部分をご自身で作りきってしまうようなプレイヤーとしての行動 ・アーキテクチャの再構築やチーム構成・担当の再編成 ・ピープルマネージメント(メンバーの成長支援)) ●所属組織 現在の開発チーム組織にとらわれず活躍いただく前提で、選考の中でご経験やスキルとwillを踏まえて決定いたします。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

株式会社NTTデータ

・約1億ユーザの社会インフラとなる携帯サービスの根幹を支える 　大規模ミッションクリティカルシステムの機能追加および維持管理業務を実施し、サービスの安定提供を担っていただきます。 ・大規模ミッションクリティカルシステムにおけるアプリケーション開発の　設計～試験・リリース～維持管理までのトータルな業務内容に加え、 　数年後に求められるシステムのあるべき姿をデザインし、　それに必要となる新たな基盤の提案を実施し、付加価値の高いシステムの具現化に貢献できる仕事です。 業務詳細 ・フロントエンド開発(React等を使用)やバックエンド開発(GraphQL・API・RDB・NoSQL等を使用)を支える複数のチームがあり、通信業界の大規模社会インフラサービスに関わるシステム開発を担当いただきます。 ・開発環境は AWS 等のクラウドや、Kubernetes・仮想VMを活用したクラウドネイティブ基盤。要件に応じて最適なアーキテクチャ選定にも携わります。 ・開発言語は C言語・Java を基盤に、TypeScript・Go 言語といったモダン技術も活用。幅広い技術スタックを経験でき、最新技術に挑戦できる環境です。 ・生成AI を活用し、既存システムのモダナイズや運用改善にも取り組みます。具体的には、従来の言語資産をモダン言語へ効率的に移行する支援や、 運用時のログ分析・インシデント自動解析を通じて品質と安定性の向上を実現します。 　安定稼働と品質向上を担うミッションクリティカルシステムに関わりながら、技術者として大きく成長できるポジションです。 組織情報 モバイル業界は高品質な通信サービスを提供し続けると同時に、コンテンツやサービスといった非通信サービスも拡充しており、その提供するサービスはますます拡がりを見せています。我々は通信サービスを支える大規模ミッションクリティカルシステムを構築・維持管理するとともに、昨今はアジャイル、AI、IoT、クラウドなどを駆使したコンシューマサービス領域のシステムを提供しており、SI力およびIT技術の活用力を武器に大きく成長しています。事業環境および我々自身が変革期にあり、様々なチャレンジ領域と機会があるなかで、大きなやりがいをもって自己成長を図ることができる職場です。

株式会社日立製作所

職務概要 ●ITアーキテクトとして下記の3点を期待しています。 (1)顧客要求に応じた最適なアーキテクチャの検討を行い、提案することができる。 (2)検討・提案したソリューションの設計・構築をチームを率いて担当することができる。 (3)常に最新技術を貪欲に追い求めることができる。 職務詳細 企画・プレ段階、設計・構築段階、保守・運用段階までトータルで活動をしていただきます。 具体的な職務は下記の通り。 (1)企画・プレ段階 ●顧客の要求に応じた最適なアーキテクチャの検討・提案を行います。 ・顧客の要求事項や課題の整理 ・自社/他社の製品やサービスの適用検討 ・PoCや検証による評価 ・顧客への提案やプレゼン (2)設計・構築段階、保守・運用段階 ●製品やサービスの導入、ITインフラの保守・運用、得られた技術のノウハウ蓄積を行います。 ・自社/他社の製品やサービスの設計・構築 ・データ移行や顧客への研修・教育 ・安定的・効率的な保守・運用を実現するための設計・オペレーション ・最新技術の適用事例化(社内外での発表) 働く環境 ・社員と協力会社でチームを構成して業務を遂行します。 ・チームは大規模プロジェクトでは数十人、小規模プロジェクトでは数名で構成されます。 ・在宅勤務と拠点勤務を適宜組み合わせた勤務体系です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第三部 配属組織について(概要・ミッション) 公共分野において顧客のニーズに合わせた最適なアーキテクチャの選定・導入・運用を行い、効率的かつ安全なITインフラを提供する業務です。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8

株式会社イングリウッド

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く

アクシスコンサルティング株式会社

●社内システム開発・保守の技術リード ・業務システム、iPaaS、データ基盤、ポータルサイト等における設計、実装、コードレビュー ・既存システムの保守性、拡張性をふまえた改善提案、技術的負債の整理 ・障害、不具合、性能課題などに対する原因分析、対応方針の策定、実行支援 ●システム間連携・アーキテクチャ設計 ・Workato等のiPaaSを活用したシステム間連携の設計、実装、レビュー ・Salesforce、業務システム、データ基盤、ポータルサイト等をまたぐ連携設計 ・全体アーキテクチャを踏まえた技術選定、設計方針、実装方針の整理 ●ベンダーコントロール・技術レビュー ・開発ベンダー、外部パートナーとの技術領域における折衝、調整 ・ベンダー成果物に対する設計レビュー、コードレビュー、品質確認 ・社内側の技術判断者として、課題の切り分け、対応方針の提示、合意形成を支援 ●データ、AI、DX施策への技術支援 ・Snowflake、TROCCO等を用いたデータ分析基盤の構成・処理内容の管理、改善支援 ・AI、データ活用施策における技術検討、実装支援、業務適用の推進 ・DX施策に関する技術論点の整理、マネジメント層・ステアリングコミッティ向け報告支援 <関わる領域> ●業務システム ・iPaaS(Workato) ・データ分析基盤(Snowflake、TROCCO、Tableau) ・会員向けポータルサイト ●iPaaS(Workato) ・業務改善に向けたAI活用 ・AIマッチング等の事業支援施策 ・既存業務、既存システムへのAI活用の取り組み ※Salesforceは業務システムの一つとして利用しており、特定製品への深い依存よりも、周辺システムを含めた全体像の理解と連携設計・実装の視点を重視しています。

株式会社日立ハイテク

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

株式会社日立ハイテク

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●要素探索テーマのプロジェクトマネジメント ・新技術・要素探索テーマに関するプロジェクト進捗管理 ・間接業務の進捗管理、課題整理、関係者調整 ●機種PLサポート ・車両機種プロジェクトリーダー(PL)の補佐業務 ・タスク管理、会議運営、報告資料作成 ●開発効率化・AI活用推進 ・自動化・AI導入、データ管理(構造化・モデル化・収集) ・CAE代替化技術構築に関するマネジメント業務 ・AI技術を活用した自動車開発プロジェクトの推進支援 → 部品設計部門・性能設計部門・AI技術開発部門との連携 → プロジェクトマネージャー補佐(進捗管理・課題整理・技術的橋渡し) ●物レス開発推進 ・テスト代替手法検討(CAE/サロゲートモデル/MBS/1D) ・部門ヒアリングサポート、検討結果の整理 ●eAxle適合テストサポート ・車両駆動用eAxleの実車適合テストに関する進捗管理・調整