資格取得支援制度あり 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

【ご入社の流れ】 親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。 ※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。 ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、 BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、 並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。 【仕事概要】 ・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用 ・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発 ・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング ・AIモデルの評価、改善、最適化 ・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合 ・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション ・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証 【技術】 サーバサイド:Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps) スマホアプリ:React Native,Flutter,Kotlin,Swift コンテナ:Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry ビッグデータ:Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub データベース:AzureマネージドDB(Cosmos DB,SQL DB,MySQL) セキュリティ:Azureセキュリティ(Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD) 運用管理:Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation プロジェクト管理:Azure DevOps,Git ローコード:PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages) デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

まずご一緒すること クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想 要件定義・実装・大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション 実装・動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。 一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。 早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関わることを想定しています! 経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております! 将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています 中長期でご一緒したいこと 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 AIネイティブな組織づくり働く環境 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エンジニアが、課題の定義から実装まで一気通貫で関わります。 クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 - プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 - 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 - 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 - 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと FDEとしての活躍の先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) - より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション - AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 - 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 - AIネイティブな組織づくり 技術スタック(一部) - AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith - バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React - データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB - クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase - DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform - ツール :Slack, Notion, Google Workspace

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

Tech Lead としての仕事 ●音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計 ・ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか — その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。 ●プロダクト機能の設計・実装リード ・会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。 例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。 ●チームの技術リード ・設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。 ●チーム体制 約60名がエンジニア組織に在籍しています。 全社256名、エンジニアの外国籍比率は44%です。 Speech チームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。 【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 【学習と開発の支援】 ●AIツール利用サポート ・JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 ・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 ・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 ・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) ・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 ・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 【働き方】 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。 - 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発 - リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション - 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連論文の調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - グループ内におけるAIシステムの研究開発、構築。 - グループ外の企業向けのAIプロダクト研究開発。 - 金融業界各種企業向けAIプロダクト - 通信業界各種企業向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した人事部向け経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発。 - 研究開発成果の社外発信。講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など。 - 社内のシステムエンジニアを対象とした、AI教育と育成。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化するビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。 - 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発 - 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築 - グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発 - 金融業界向けAIプロダクト - 通信業界向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発 - 研究開発成果の社外発信(講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など) - 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。また、ご入社後もポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門の企業システム事業本部では主にグループ以外の外部のクライアントに対してサービスを提供しており、営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。(在籍社員数は約300名) 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社のほか、事業会社、生損保等の金融機関、官公庁が主な顧客で、昨今は営業チャネルを活用して製造業や流通業へもアプローチしています。 採用部門のミッション 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 クラウドサービスの開発・提供を軸に、その中でAIを活用した新しい事業やサービスの企画・開発およびデリバリーを担っております。 業務詳細 当社では、クラウドシフトやデータ分析基盤の構築をはじめとする先進的なプロジェクトを多数推進しており、これらの実績を背景に、AIエージェントプラットフォームの構築をはじめとするAI関連案件の提案機会が増加しています。 主要顧客は大手通信事業者および金融機関ですが、近年ではエネルギー、デジタルコマース、オンライン決済など、ライフデザイン領域へと事業が拡大しており、AI技術を通じて多様な分野における価値提供が可能となっています。 また、社内においても最先端のAI技術を活用した自社プロダクトの企画・開発・提案活動を強化しており、技術者としての専門性を活かしながら、社会的意義のあるプロジェクトに参画いただける環境を整えています。 ・AIに関する市場動向や技術の調査・検証 ・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング ・AI・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動 ・AIを活用したプロダクトの企画・設計・開発、プロダクト化に向けたプロトタイプの作成 ・社内におけるAI活用の推進・展開支援

Pythonを活用した業務自動化・社内ツール開発・データ処理を通じて、各部門の業務効率化を推進していただきます。 単に依頼されたものを開発するだけではなく、現場の業務内容を理解し、課題整理・改善提案・実装・運用改善まで一貫して関わることができます。 ●具体的には ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・Excel等で行っている手作業・定型業務の自動化 ・社内向けツール・スクリプトの開発 ・pandas等を用いたデータ加工・集計・分析 ・API連携や外部サービス連携による業務効率化 ・各部門への業務ヒアリング、課題整理、改善提案 ・自動化した仕組みの運用・改善 ・データ分析・機械学習を活用した業務改善の支援 ●プロジェクト例 ・Excelで管理している入力・集計業務の自動化 ・定型レポート作成業務の自動化 ・社内データの収集・加工・可視化 ・外部システムやAPIとの連携による業務効率化 ・発電量予測や需給予測に関連するデータ処理支援 ・scikit-learnやLightGBM等を用いた分析・機械学習活用の支援 ※発電量予測・需給予測や機械学習に関連する業務は、ご経験・スキルに応じてお任せします。

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

本ポジションでは、RAGやMCP環境の構築、マルチモーダルAIを中心に、技術選定から設計・開発まで幅広く担当いただきます。 PoC(技術検証)からリリースまで携わりながら、将来的にはAIソリューション開発の中核メンバーとしてプロジェクトを推進していただくことを期待しています。 【業務内容】 ・RAG環境の設計・構築 ・企業向けAI基盤・ナレッジ活用基盤の開発 ・顧客課題の整理および要件定義 ・システムアーキテクチャの設計 ・プロジェクト推進およびチームリード

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

配属は、ご経験・志向・適性に応じて、Core領域またはMarketing Cloud領域を想定しています。 ご入社後は、Salesforce導入・活用プロジェクトの中核として、要件整理からプロジェクト推進、リリース後の活用定着まで一気通貫でリードいただきます。 具体的には、以下のような業務をお任せします。 ・Salesforce導入・開発プロジェクトにおける全体計画の策定 ・要件定義、基本設計フェーズにおける顧客折衝・要件整理・論点整理 ・スコープ・進捗・品質・コスト・課題・リスクの管理 ・社内エンジニア、コンサルタント、外部パートナーを含むプロジェクト体制のマネジメント ・クライアントおよび社内関係者との合意形成、会議体の設計・運営 ・リリース後の運用定着、追加提案、改善施策の推進 案件によっては、単なる進行管理にとどまらず、顧客の業務課題やマーケティング課題を踏まえたソリューション設計・提案にも関わっていただきます。 ●今後のキャリアパス 最初の配属チーム(Core/Marketing Cloud)は分かれますが、そこに固定されるわけではありません。 案件は多種多様で、配属チームを起点にしながら、領域横断で幅広い経験を積んでいくことが可能です。 将来的には、以下のようなキャリアパスを描いていただけます。 ・中～大規模案件の統括PMとして、複数プロジェクトを横断して推進 ・PMとしての経験を活かし、提案・要件定義・業務設計まで担うコンサルタントへ拡張 ・Core/Marketing Cloud/AI活用を横断した、より複雑性の高い案件の責任者へステップアップ ・マーケティングDX部門の他事業(DECA)と連携し、Salesforce/AIにとどまらないマーケティングDX全体の変革プロジェクトを推進 国内トップクラスの AI×Salesforce案件 に携われる環境だからこそ、PMとしての市場価値を高めながら、より上流・より広域の役割へ挑戦できます。 ●組織データ ◎平均年齢31歳 ◎新卒4割、中途6割 ◎外国籍25%、出身国20カ国以上 ◎開発職約50% ◎管理職女性比率50%以上 ◎女性役員 ◎育児中役員多数在籍 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

成長著しい電子書籍市場において、業界大手のDMMブックスの新規企画/改善企画業務をお任せします。 具体的には、 ・ユーザー課題、サービス課題解決に向けた新規施策の立案と推進 ・生成AI・LLMなど最新技術を活用した、全く新しい読書体験の創出やサービス課題の解決 ・最新テクノロジーを用いた社内業務フローや運用オペレーションの効率化・自動化の推進 ・サービス開発における様々な課題の把握・特定 ・KPI改善のためのサービス調査分析・競合調査・リサーチ ・企画を実現するためのプロダクト要求定義の検討推進 ・エンジニアやデザイナと協力してのシステム要件定義やUI設計、詳細動作の設計などの仕様策定 ・様々なステークホルダー間で合意形成(社内連携・折衝業務)を行い、要件落とし込みを実行 など、プロダクトの価値を高める為の幅広い業務の推進をお任せしていきたいと考えています。 経営から降りてくる事業課題の解決を目指すだけでなく、変化の速い業界トレンドやユーザーニーズを捉えながら、自らやりたいことを提唱し、実現できるお仕事です。 ●事業概要 電子書籍事業部では、コミック、雑誌、小説、写真集等の電子書籍を配信するDMMブックスの運営を行っています。 現在は190万冊以上の作品を取り揃えており、さまざまなジャンルの作品を提供しています。 なんでもやってるDMMのなかでも最大級に規模が大きく、中核を担うサービスの1つです。 ●開発環境/チーム体制 40名程度 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未 【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)

大規模なインフラ基盤導入プロジェクトにおける、全責任者(PM)としてプロジェクトを牽引していただきます。 対象業界:金融、人材サービス、不動産、サービス業、公共、製造等 担当範囲:顧客折衝、要件定義、見積作成、工数積算、要員アサイン、進捗・品質・コスト管理 ※単なる進捗管理ではなく、技術選定から体制構築まで、プロジェクトの全権を掌握して動かしていただきます。 ※クラウドシフトに伴うSASE(Prisma Access, Zscaler等)を軸とした、セキュリティとNWを統合する次世代案件の比率が高まっています。 ●対応事例 ・大手人材サービス企業様:次期VDIシステムを支えるNW基盤(Cisco ACI)再構築。 要件定義から運用まで3年間、最大20名規模のチームを率いて完遂。 ・不動産業・人材サービス業様等:Mist Cloudを用いたNW統合管理基盤の導入。 顧客固有の課題(無線 品質、NAC刷新)を整理し、共通プロセスを軸とした多拠点展開をマネジメント。 ・大手サービス業様:関東/関西の新規データセンター基盤構築。 Cisco ACIをコアとしたインテントベース・ネットワークへの移行を、要件整理から全体管理。 (【変更の範囲:会社の定める業務】)

AI-RAN/Open RAN基地局ソフトウエアの開発を通じて、5G Advancedおよび将来の6G時代を支える高性能・高品質な無線アクセスネットワークの実現に貢献していただきます。 ・AI-RAN/Open RAN基地局ソフトウエア(Layer1～Layer3)の設計・実装 ・GPU/CUDAを活用したアクセラレーション技術の開発 ・RANソフトウエアの性能最適化および機能拡張 ・AI-RANを含む次世代RANアーキテクチャの設計・実装 ・Layer1(PHY)またはLayer2/3(MAC、RLC、PDCP、RRC)のソフトウエア開発 ・C/C++を用いた基地局ソフトウエアの設計・実装 ・3GPP仕様に基づく無線通信機能の設計・実装・性能最適化 ・GPU/CUDAを活用したアクセラレーション技術の実装・最適化 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

●期待する役割 顧客規模の拡大やマルチプロダクト化を背景として、規模拡大を可能とする業務効率化と複数サービスを考慮した顧客体験の向上が今まで以上に重要になってきています。業務効率化と顧客体験の向上のためには、自動化やパーソナライズを可能にするAI技術が非常に重要です。 社内AI利活用の浸透とともに、リスク管理・法規制対応・社員教育・ツール導入など、AIガバナンスに関わる業務領域は急速に拡大しています。現場に寄り添いながら「使われるガバナンス」を設計・推進し、プロジェクトをリードできる人材を求めています。 組織横断でAIガバナンスを設計・推進し、現場への浸透を担うリードポジションです。ポリシー策定からツール導入・社員教育・現場伴走まで、一気通貫で担当いただきます。 ●業務内容 【AIガバナンスフレームワークの設計・運用】 ・AIの安全な利用に向けたガイドライン・ポリシーの策定・改定 ・AIリスクアセスメントプロセスの構築・維持 ・AI関連法規制・ガイドラインのモニタリングおよび社内対応 ・セキュリティ・法務部門と連携した継続的なガバナンス強化 【AI利活用の推進・統制】 ・全社的なAIツールの選定・導入・運用 ・AIツール・機能のリスク評価・リスク棚卸し ・全社員を対象としたAI活用の相談対応・伴走支援 ・現場社員向けのAI活用勉強会・リテラシー向上研修の企画・実施 ・ボトムアップのAI活用エコシステム構築(個人利用と組織利用の良いサイクル構築等) 【AI人材育成・教育基盤の整備】 ・社員のAIスキル定義・測定の仕組み構築 ・全社員・管理職向けAI教育コンテンツの企画・制作・展開 ・AIリテラシートレーニングの実施とモニタリング 【ステークホルダー連携・プロジェクトマネジメント】 ・経営層・法務・セキュリティ・人事・現場部門との横断的な連携・調整 ・AIガバナンス関連プロジェクトの計画立案から推進・報告まで一気通貫での管理

Pythonを用いたWebシステム・業務システムの開発をお任せします。 金融・通信・官公庁・製造業などのプロジェクトに加え、AI・クラウドなど今後需要が高まる技術領域にも挑戦できます。 ～業務内容～ ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・業務システム開発 ・データ処理、データ連携 ・既存システムの改修 ・テスト ・運用保守 経験に応じて、基本設計・要件定義などの上流工程もお任せします。また、AIやクラウド領域へのキャリアチェンジ・スキルアップも支援しています。

● Pythonを活用したシステム開発 Pythonを中心に、AI・データ分析・Webアプリケーションなど、 今後さらに需要が高まる領域のプロジェクトに携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・データ処理/データ分析 ・AI関連システム開発 ・業務効率化ツール開発 ・自動化/RPA関連開発 ・テスト/保守運用 <使用技術例> Python/JavaScript/TypeScript Django/FastAPI/Flask AWS/Azure PostgreSQL/MySQL 生成AI/機械学習関連技術

【ミッション】 中古スマホの売買を最適化するAIプラットフォームの構築と中古スマホ売買の収益の最大化 【主な業務】 中古スマホのAIプラットフォームの企画立案、要件定義、PoC、開発推進、運用改善までを一気通貫でリード 【具体的な業務】 中古スマホの売買を最適化するAI/データ活用施策の企画立案と開発推進 中古スマホ売買に関する中長期戦略、事業計画、利益計画の策定 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【ミッション】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービス(エネルギーマネジメントシステム/電気の見える化サービスなど)の企画・設計・開発を通じて、蓄電池や太陽電池などエネルギーデバイスと連携した実用化を実現すること 【主な業務】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービスの企画から要件定義、アプリケーション・クラウドシステム開発、エネルギーデバイス連携、AI活用による機能実装・最適化を一貫して推進 【具体的な業務】 ※これまでのご経験、適性に応じて以下業務をご担当いただきます。 ・サービス企画・要件定義:EMSアプリ(充放電最適化、VPP連携、電力可視化など)の機能企画・UI/UX設計・仕様策定 ・システム設計・開発:フロント(Web/モバイルアプリ)からバックエンド(API、データベース、サーバー)、クラウド基盤の設計・実装リード ・ハードウエア(蓄電池/太陽電池)連携・導入:各種エネルギーデバイス(BESS、PV、PCSなど)とEMSを結ぶ通信プロトコル(ECHONET Lite、Modbusなど)の実装、および現場へのシステム導入・実証試験の統括 ・AI連携・データ利活用:需要予測、発電予測などのAIモデルをサービスに組み込むためのデータ基盤構築と運用最適化 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

【プロジェクト例】 ●画像認証システムの開発 ●生成AIに対する攻撃の対策・検証 ●生成AIを活用したアプリケーション開発 ●案件分類および自動マッチングシステム(RAG活用)の構築 ●採用支援システムでのスカウト文章自動生成ツールの開発 ●ChatGPTやClaudeなどLLMを活用したチャットポットや情報要約システムの構築 ●Rust/Java/Go/C#などを用いたAI自動テストアプリケーション開発 ●動画配信におけるAIサービス開発など ※状況によっては、これまでの経験を活かせる開発プロジェクトから参加していただく場合もございます。 ※リモートワーク可能なプロジェクトが多く、最先端の技術に触れることができます。 ※ご経験・スキル・希望に応じて最適な案件をご紹介します。 ※ご経験に応じて段階的に上流工程へとステップアップしていただけます。 ※ご経験やスキル・プロジェクトの状況によっては一例以外のプロジェクトをご案内させていただく可能性がございます。 ●職務内容の変更の範囲 (雇入れ直後)情報処理・通信技術に関わる業務 (変更の範囲)会社の定める業務

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

役割 エンタープライズ企業のAI活用やデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

役割 エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

役割 AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割。 主たる業務 ●AI/ML/LLMモデルの実装・最適化 ●RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発 ●API連携、アプリケーション開発、PoC構築 ●MLOps/LLMOps環境の設計・構築 ●データパイプラインの設計・実装 ●技術アーキテクチャの策定と技術選定

AIソリューションアーキテクトとして、顧客の経営課題をAIで解決する一連のプロセスをリードいただきます。 技術的専門性とビジネス理解を兼ね備え、顧客との関係構築からプロジェクトの上流設計まで、ソリューション実現の要となるポジションです。 【担当いただく4つのフェーズ】 ●課題発見・構想策定 顧客経営層・事業責任者との対話を通じて、AI適用領域と事業インパクトを定義します。 ●ソリューション設計 社内のAI/ML専門家やエンジニアと協働しながら、AI技術選定、データ戦略、システムアーキテクチャ、KPI設計など、プロジェクトの上流設計をリードします。 ●プロジェクト推進 社内の研究者・エンジニア、顧客サイドの事業部門・情シス、外部パートナーとの連携をリードします。 ●ビジネスインパクト検証 導入後の効果測定、運用定着、次フェーズ提案までを担当します。