土日祝日休み 機械学習のITエンジニア求人・転職情報

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、業務改善・AI活用推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 <具体的な仕事内容> ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計　など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート <社内導入システム> Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ・最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ・社用携帯としてiPhoneを貸与

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、業務改善・AI活用推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 <具体的な仕事内容> ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計　など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート <社内導入システム> Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ・最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ・社用携帯としてiPhoneを貸与

ニーズを正しく捉えた本質的な課題解決に向けて、営業担当者とともに お客さま企業の経営層やさまざまな部門へ直接ヒアリングを行い、提案を行います。 要件定義から設計までを行い、自社サービスだけでなく お客さまのニーズに合った機器やサービスを使用してシステムを構築します。 提案(プリセールス)から構築・納品(インテグレーション)まで一貫して携わることで、 技術力や専門的なスキルのほか、対話力や交渉力、プロジェクト管理能力、調整力が身につきます。 ⚫︎プリセールス 営業担当者に同行し、お客さまのお困りごとを技術的な側面から深堀りした上でご提案を行います。 ご提案にあたり導入までの流れや期間の設計を併せて行い、受注を目指します。 ⚫︎インテグレーション 案件受注後、プロジェクトリーダーとして、パートナー企業からの協力を得ながら予 算・納期・品質が満たされているかを管理し、お客さまと密に連携しサービスインへと導きます。 ●配属先について 20代～50代の幅広い年代の社員が活躍しています。 ※現在までのご経験、スキルにより適性部署への配属を予定しております ●当社のミッション 人手不足など、課題を多く抱える中堅・中小企業に対し、オフィス環境・インフラ環境の整備など、 ワンストップでお困りごとを解決することで、 お客さまの「はたらく未来を変えていく。 」ことがミッションです。 はたらく環境は、企業の競争力や、社員のはたらきがいにも関わる、経営の重要事項といえます。 日本の大部分を占める中堅・中小企業が主要なお客さまだからこそ、 私たちの仕事は、日本の経済を明るくするポテンシャルを持っている。 そんな私たちと課題意識を共有し、つくりがいがある未来の実現をともに 目指していただける方からのご応募をお待ちしています。 ●研修制度 ・月1回ほど、商材や最新技術に関する社内勉強会を実施 ・研修ビデオがあり、自主学習として自由に閲覧が可能 ・IT関連をはじめ、AIやビジネススキルなど約200種類の資格が取得補助金対象 ●入社後の流れ 入社後は8営業日の集合型研修の後に、現場配属予定です。 配属後は先輩社員と顧客訪問に同行する形でOJTを実施いたします。 定期的な1on1など、チームリーダーやグループリーダーのフォロー体制があります。 情報セキュリティに強い組織を目指し、体制強化と教育を行っています。 ●キャリアパス 「プロフェッショナル」と「マネジメント」の2つのキャリアステップがあります。 ⚫︎プロフェッショナル プリセールス/インテグレーションのスペシャリストとして、 より大規模、複雑性の高い案件を担当して頂きます。 ⚫︎マネジメント 管理職として、SE組織のマネジメントを担って頂きます。 あくまでも一例ですが、入社後1年~3年目は一般メンバーとしての案件対応、 3年目~5年目にはチームを牽引するリーダー、 リーダーを数年経験後はプロフェッショナルorマネジメントとして 組織全体を牽引する人材としてご活躍頂きたいと考えています。 ●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

大手エンタープライズ企業のデータ・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。 ●業務イメージ ・データ活用戦略策定(当社コンサルティング部門と共に) ・データ収集・蓄積処理の設計 ・MLOps基盤の設計・構築 ・LLM/RAG向けデータパイプライン構築 ・BIツール向けデータ基盤構築 ・API・システム間データ連携 ●主なプロジェクト事例 ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援 ●プロジェクト組織体制 ・マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しています。 ・経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。 ●技術スタック ・開発言語:Java、Python、TypeScript、JavaScript ・クラウド系:AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker ・フレームワーク:Spring Boot、Spring、Django、React ・CI/CD:GitHub、CircleCI、GitLab ●当事業の目指す姿 当社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもと、マインド・能力開発できる環境づくりを追求し、既に数名のCxOを輩出してきました。 Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。 ●キャリア機会 事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。 また、将来的な自社プロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。 コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。 <教育研修制度> 【社内副業制度(+1制度)】 自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。 成果は加点評価として賞与に還元しています。 【プロダクト開発研修機会】 オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。 企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。 【AI駆動開発機会】 AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。 <評価制度について> 半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。 設計思想:顕在化重視・再現性重視 評価軸:人物評価・能力評価・実績評価 ●事業部の雰囲気について 仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。 また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務

【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

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

●私たちが取り組む「プロシェアリング」「FLEXY by PKSHA」「AI Powered Worker」構想とは? 私たちは、外部プロフェッショナルの経験・知見を複数の企業でシェアし、経営課題を解決する新しい人材活用モデル「プロシェアリング」を展開するベンチャー企業です。2025年8月よりPKSHA Technologyグループに参画。 現在はグループ全体の核心戦略である「AI Powered Worker(AIと人の協働)」の社会実装を担う推進主体へと進化しました。特に技術顧問/CTOなどを強みにしたITフリーランス事業「FLEXY by PKSHA」では、PKSHAのアルゴリズムを実装し、レガシーな人材業界のビジネスモデルそのものをテクノロジーで再定義するフェーズにあります。 本ポジションはその中核となるマッチング基盤の本格開発フェーズを牽引するPMです。 ●業務内容 「FLEXY by PKSHA」向けマッチング基盤「FLEXYマッチングシステム」のプロダクトマネジメントをお任せします。 プロジェクトのPMとしてインパクト起点で要求・要件定義から実装の優先順位付け、社内エンジニア、PKSHAアルゴリズムエンジニアと連携しながら開発、リリース後の改善推進まで、全体をドライブいただきます。 ●具体的な業務の流れ 1.ユーザー・現場の課題抽出: 現場(FS:フィールドセールス、IS:インサイドセールス、マーケティング)の業務プロセスや抱えている課題をヒアリングし、定性・定量の両面から「解くべき本質的な問題」を構造化・抽象化します。 2.要求・要件定義の策定: 抽出した課題を、開発チームが実装可能な形へと翻訳。複雑なマッチング要件やドメインロジックを整理し、機能要件・仕様書に落とし込みます。 3.アルゴリズムのビジネス実装: PKSHA TechnologyのPdMやアルゴリズムエンジニアと日常的にディスカッションを行い、最先端のAIモデルを「ビジネス成果(マッチング精度向上・速度向上)」に繋げるための仕様設計・PoC(概念実証)から本実装への落とし込みを推進します。 4.プロジェクト推進・ディレクション: 社内のエンジニアチームと連携し、成果を最大化するためのロードマップ策定および優先順位付け、開発のディレクションを行います。 5.リリース後のデータ分析・改善: 数字や計数(マッチング率、成約率、業務効率化指標など)をベースにプロダクトの投資対効果(ROI)を検証し、高速で仮説検証・機能改善を繰り返します。

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

企業で生成AIの活用が急速に広がる一方、 「PoCまではできたが、本番導入できない」 「ChatGPTを導入したが、業務が変わらない」 「自社データとどう組み合わせればいいか分からない」 といった課題も増えています。 ITSOが目指しているのは、AI技術そのものを検証することではありません。 生成AI・LLM・RAG・AIエージェントを企業の業務へ組み込み、実際に使われ、業務が変わるところまで実装すること。 本ポジションでは、AI活用構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション開発、導入・運用まで、一気通貫で携わります。 ●生成AI/LLMアプリケーション開発 ・生成AIを活用した業務アプリケーション開発 ・ChatGPT API/Azure OpenAI Service/Gemini/Claude等を活用したAIシステム開発 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の設計・構築 ・AIエージェントの設計・開発 ・社内システムとLLMの連携 ・AIチャットボット/ナレッジ検索システム開発 ・AI-OCR/ドキュメント解析システム開発 ・Python/TypeScript等によるAIアプリケーション開発 ●AIアーキテクチャ ・企業向けAIシステムのアーキテクチャ設計 ・Azure/AWS/Google Cloudを活用したAI基盤設計 ・オンプレミス/閉域環境を含むLLM活用環境の設計 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したAI基盤構築 ・大量データを活用するためのデータ基盤設計 ●AI活用・コンサルティング 経験に応じて、 ・顧客の業務課題ヒアリング ・AI活用ユースケースの検討 ・生成AI導入PoCの企画・推進 ・AIロードマップ策定 ・最新AI技術の調査/技術検証 ・顧客向け技術提案 まで担当領域を広げることができます。 ●自社AIプロダクト ・自社AIサービスの企画・開発 ・新規AIプロダクトの立ち上げ ・既存サービスへのAI機能追加 にも挑戦できます。

【職務概要】 SEQSENSEは、AIを搭載した自律移動型警備ロボットの開発を通じて、警備業界の人手不足や業務効率化といった社会課題の解決に取り組むロボティクス企業です。 近年急速に進化する生成AIやVision Language Model(VLM)の技術を活用し、ロボットによる高度な状況認識や自律判断を実現することで、次世代の警備サービスの創造を目指しています。 本ポジションでは、AI・VLMを活用した新機能開発の責任者として、技術戦略の策定からアーキテクチャ設計、開発チームのリードまで幅広く担っていただきます。 【具体的には】 ・警備ロボサービスにおける、AI・VLMを活用した新機能の開発統括 ・アプリケーション全体の方向性決定 ・ユーザーニーズ・市場動向を踏まえた機能ロードマップの策定 ・プロダクトオーナーおよびステークホルダーとの要件合意 ・アーキテクチャの統括 ・クラウド(AWS/GCP)とエッジデバイスを組み合わせたシステム設計 ・スケーラビリティ、セキュリティ、可用性を考慮したインフラ設計 ・VLMを活用したリアルタイム映像解析基盤の設計・レビュー ・開発チームのリード ・エンジニアへの技術方針の展開・レビュー ・外部ベンダー・研究機関との連携マネジメント

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

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】)

JDSCが持つ様々なソリューションのいずれかの事業開発、もしくは新しいソリューションの立ち上げを担って頂きます。 ソリューションのフェーズによって、BizDevのメンバーが担う役割は多様ですが、いずれもデータサイエンティストやエンジニアと連携しながら課題解決をドライブすることが求められます。 その上で、個々人のレベルや志向に応じ、ソリューション企画を担う人、企業への導入プロジェクトのデリバリを行う人、ソリューション導入先企業のアセスメント及び周辺領域の支援を行う人、ソリューションの責任者、など様々な役割の方を、このポジションでは募集します。 JDSCはUPGRADE JAPANというミッションを達成するため、様々なソリューションを活用して、産業共通課題や社会課題の解決を目指しています。 そのため、特にBizDevのメンバーには、個社ではなく産業レベルの課題に目を向け、業界内の各プレーヤーを巻き込む視座の高さを求めています。

JDSCが持つ様々なソリューションのいずれかの事業開発、もしくは新しいソリューションの立ち上げを担って頂きます。 ソリューションのフェーズによって、BizDevのメンバーが担う役割は多様ですが、いずれもデータサイエンティストやエンジニアと連携しながら課題解決をドライブすることが求められます。 その上で、個々人のレベルや志向に応じ、ソリューション企画を担う人、企業への導入プロジェクトのデリバリを行う人、ソリューション導入先企業のアセスメント及び周辺領域の支援を行う人、ソリューションの責任者、など様々な役割の方を、このポジションでは募集します。 JDSCはUPGRADE JAPANというミッションを達成するため、様々なソリューションを活用して、産業共通課題や社会課題の解決を目指しています。 そのため、特にBizDevのメンバーには、個社ではなく産業レベルの課題に目を向け、業界内の各プレーヤーを巻き込む視座の高さを求めています。

概要 通販・EC・小売クライアントに対する複数プロジェクトのマネジメント責任を担います。仮説構築〜業務設計〜AIモデル構築〜新たな顧客体験の実装〜デリバリーまでを、PMとして品質・スケジュール・収益責任を持ち推進します。 詳細 プロジェクトマネジメント 複数プロジェクトの品質・スケジュール・収益管理 リソース配分、メンバー育成、チーム運営 業務改革・プロセス設計(BPR) マーケ・CS・コールセンター等のAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算の指揮 マーケティング分析/AIモデル構築の統括 需要予測・離反予測・レコメンド・クリエイティブ生成等のモデル企画 Tech部門との要件整理、モデル検証の統括 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点再設計(メール・DM・コール・Web・アプリ等)、現場定着化 クライアントマネジメント 経営層・事業責任者との合意形成、期待値調整 組織・ナレッジマネジメント プロジェクトナレッジの形式知化、社内横展開 7. プロジェクト事例(抜粋) 某健康食品通販企業|AIによるDM最適化:DM CVR 20%改善、メール 18%改善、約1億円の粗利創出 某老舗お茶販売企業|DM反応予測モデル:1ヶ月で売上115%、約2,000万円UP 某大手通販企業|DM最適化+統合差配エージェント:主力商品DM最適化で従来比154%の売上向上 某アパレルEC|AIレコメンドエンジン:導入3ヶ月で約3,000万円の売上効果 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

概要 通販・EC・小売クライアントに対する複数プロジェクトのマネジメント責任を担います。仮説構築〜業務設計〜AIモデル構築〜新たな顧客体験の実装〜デリバリーまでを、PMとして品質・スケジュール・収益責任を持ち推進します。 詳細 プロジェクトマネジメント 複数プロジェクトの品質・スケジュール・収益管理 リソース配分、メンバー育成、チーム運営 業務改革・プロセス設計(BPR) マーケ・CS・コールセンター等のAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算の指揮 マーケティング分析/AIモデル構築の統括 需要予測・離反予測・レコメンド・クリエイティブ生成等のモデル企画 Tech部門との要件整理、モデル検証の統括 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点再設計(メール・DM・コール・Web・アプリ等)、現場定着化 クライアントマネジメント 経営層・事業責任者との合意形成、期待値調整 組織・ナレッジマネジメント プロジェクトナレッジの形式知化、社内横展開 7. プロジェクト事例(抜粋) 某健康食品通販企業|AIによるDM最適化:DM CVR 20%改善、メール 18%改善、約1億円の粗利創出 某老舗お茶販売企業|DM反応予測モデル:1ヶ月で売上115%、約2,000万円UP 某大手通販企業|DM最適化+統合差配エージェント:主力商品DM最適化で従来比154%の売上向上 某アパレルEC|AIレコメンドエンジン:導入3ヶ月で約3,000万円の売上効果 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

概要 業界を横断したクライアント案件・新規ソリューション立ち上げ・M&A PMIに対し、PMとして品質・スケジュール・収益責任を持ちプロジェクトを推進します。 詳細 プロジェクトマネジメント 複数プロジェクトの品質・スケジュール・収益管理、リソース配分、チーム運営 業務改革・プロセス設計(BPR) 業界横断でのAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算の指揮 マーケティング分析/AIモデル構築の統括 予測・最適化・レコメンド・生成AI等のモデル企画、Tech部門との要件整理 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点再設計、現場定着化 新規ソリューション立ち上げ Tech部門と連携した新規AI Agentの事業検証・GTM推進 M&A・PMI支援 買収先企業のAI実装による業務改革・事業再生の統括 クライアントマネジメント 経営層・事業責任者との合意形成、ステークホルダー間の利害調整 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計:LTV予測AI構築、年代×金融リテラシーでのセグメント設計、ATM・SNS・Web・iBankアプリ横断の顧客接点再設計 某大手旅行代理店|媒体配送最適化:従来比約90%の申込を維持しつつ配送量60%減 某エンターテインメント企業|PR画像のAI生成:ポスター制作で従来比約70%コスト削減 某大手健康食品通販|AI DM最適化:DM CVR 20%改善・メール 18%改善、約1億円の粗利創出 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

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。

入社後は、オンプレ生成AIを核としたDXソリューションの企画・設計・推進に関する以下の業務を担っていただきます。 ●主な担当業務 (1)業務課題の把握・テーマ企画 ・航空エンジン事業を中心とした各部門(設計・製造・品質・調達・営業・管理部門など)に対するヒアリングの実施 ・現行業務フローの分析(As-Is整理)と、生成AIを活用したあるべき姿(To-Be像)の構想 ・生成AIを用いることで効果が期待できる業務領域の特定 ・業務インパクト・実現性・安全性・セキュリティ要件などを総合的に評価し、優先度の高いDXテーマを選定 (2)生成AI活用ユースケースの定義・ロードマップ策定 ・エアギャップ環境下のオンプレ生成AI基盤(社内構築基盤)を前提としたユースケース定義 ・品質・安全要求、および情報セキュリティ要件を満たすための利用範囲・ガイドライン・制約条件の整理 ・各テーマに対するステップ別のロードマップ策定 ・効果測定指標(KPI・KGI)の設定と、改善サイクルを回すための運用方針の検討 (3)生成AIアプリケーション/AIエージェントの実装・導入 ・DifyやPythonを用いた生成AIアプリケーション/AIエージェントのプロトタイプ設計・実装 ・業務部門が日常的に利用できるUI/UX(社内ポータルや業務システムとの連携を含む)の設計 ・必要に応じて、社内システムや既存データベースとの連携方針の検討・実装(※連携方法はエアギャップ環境の制約に準拠) ・ユーザートレーニング・マニュアル整備・運用ルール策定といった、現場定着に向けた支援 (4)プロジェクトマネジメント・ステークホルダー調整 ・基幹職および各事業部門の責任者と連携したプロジェクト計画の策定・進捗管理 ・インフラ・情報システム・セキュリティ部門などとの要件調整(性能要件、セキュリティ要件、運用体制など) ・外部パートナー(ベンダー・技術パートナー等)が関与する場合の要件定義・成果物レビュー・スケジュール調整 ・品質保証・安全保障(セーフティ/セキュリティ)に関わる部門との協議を通じた、リスク評価・対策の検討 ●各関係者との連携について 社内:航空・宇宙・防衛事業領域内並びに本社の情報システム・インフラ部門、セキュリティ部門、各事業部門(設計、製造、品質保証、調達、営業、管理部門など) 社外:生成AI関連の技術パートナー・ベンダー、必要に応じたコンサルティング会社・研究機関 等 各ステークホルダーとの対話を通じて、業務要件・技術要件・安全・セキュリティ要件をバランスよく満たす「現実的な落としどころ」を見極め、合意形成を図りながらプロジェクトを推進いただきます。 【変更の範囲】会社の定める業務

概要 当社ソリューションを導入済みのクライアント(および新規導入プロジェクト)に対し、ソリューション運用・保守・改善の責任者として以下を担当します。 詳細 ソリューション運用マネジメント 複数クライアントの運用プロジェクトを統括 SLA管理、品質管理、インシデント対応の指揮 クライアント業務要件の翻訳 クライアント固有の業務フロー・システム要件をソリューション運用に落とし込み 運用ルール・手順書の整備 Tech部門との連携 バグ・機能改善要望をプロダクトチームに連携、優先順位調整 新機能リリース時の運用設計 継続的改善 運用データの分析、運用効率化の提案 自動化・AI化による運用コスト削減 クライアント窓口 運用報告、定例会運営、エスカレーション対応 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の運用統括責任者・事業責任者 M&A買収先企業の運用改革・PMI担当 Tech部門と連携したCustomer Reliability Engineering領域のリード