機械学習・データ活用 年収300万円以上のITエンジニア求人・転職情報

当ポジションのミッションは、GTNが展開する複数事業の課題やユーザー行動データをもとに、 「次に何を作るべきか」を定義し、プロダクトを通じて事業成長を実現することです。 GTNでは、外国人が日本で安心して暮らすための「信頼創造プラットフォーム」の構築を目指し、 住まい・金融・通信・生活支援など、外国人の暮らしに関わる複数領域でサービスを展開しています。 今後さらに事業を拡大していくためには、事業部から上がってくる要望をそのまま開発に渡すのではなく、 ユーザー価値、事業インパクト、開発コスト、緊急度を踏まえ、 何を優先して作るべきかを見極めるプロダクトマネジメント機能が重要になります。 本ポジションでは、経営層・事業責任者・開発チーム・デザイナーと連携しながら、 事業KPIやユーザー行動データを読み解き、プロダクトの方向性、 優先度、仕様、ロードマップを設計していただきます。 単なる要件整理や進行管理ではなく、「言われたものを作る」のではなく、 「事業成長とユーザー価値のために何を作るべきか」を意思決定するポジションです。 ●プロダクト戦略・ロードマップの設計 ・複数事業・複数チームから上がる課題や要望の整理 ・事業KPI、ユーザー行動データ、現場課題を踏まえたプロダクト課題の特定 ・事業インパクト、ユーザー価値、開発コスト、緊急度を踏まえた優先度設計 ・経営層・事業責任者・開発責任者との合意形成 ●仮説検証・データ分析・グロース企画 ・CVR、LTV、契約数、利用率などの事業KPIをもとにした課題分析 ・SQL、GA等を活用したデータ確認、分析 ・プロダクト主導での事業KPI改善に向けた施策立案 ●要件定義・仕様策定 ・抽象的な事業要望を、ユーザー価値とビジネスインパクトの両面から整理 ・実装すべき機能、対象ユーザー、提供価値、期待効果の定義 ・ワイヤーフレーム、プロトタイプ、機能要件の作成 ・リリース後の効果測定を見据えた要件設計 ●ステークホルダーとの合意形成 ・経営層、事業責任者、ビジネスサイドとの優先度調整 ・開発チーム、デザイナー、PjMとの連携 ・優先度のトレードオフ設計 ・プロダクト方針やロードマップに関する社内説明 ●プロダクト品質・UXへの関与 ・ユーザー体験を踏まえたプロダクト改善提案 ・リリース前の仕様確認、品質確認 ・サービス利用者・社内利用者双方にとって使いやすいプロダクト設計の推進 ※変更の範囲:当社で発生するすべての業務

【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

【職務概要】 保険・共済業界向けの自社DXソリューションについて、実現方法の検討、及び提案・設計・開発作業において、チームを牽引いただきます。アプリケーション開発のスペシャリスト(有識者・技術者)として参画し、市場・お客さまの共通課題を捉え、クラウド、API、マイクロサービス、AI等の技術を組み合わせながら、再利用性・拡張性・可用性・セキュリティ等を考慮したアプリケーションの定義、PoC、提案、設計・開発、サービスの継続的な高度化まで技術面から牽引していただきます。 【職務詳細】 ●自社ソリューション/サービスの企画・アーキテクチャ設計 ・保険・共済業界の業務課題やお客さまニーズを踏まえ、新たなサービス・機能を構想 ・非機能要件、拡張性、再利用性、運用性、セキュリティ等を踏まえたアプリケーションアーキテクチャの策定 ・クラウド、OSS、API、マイクロサービス、AI等の技術選定、実現性検証、PoCの推進 ●サービス開発・顧客導入のテクニカルリード ・自社ソリューションを顧客環境・業務へ適用する際の方式設計、お客さま・社内関係者との技術面の合意形成 ・設計・開発における技術課題の解決、設計レビュー、品質確保 ・開発チームやパートナーを技術面からリードし、必要に応じて大規模システム開発にも参画 ●サービスの継続的な高度化 ・導入案件で得た知見や新たなお客さまニーズを共通機能へフィードバックし、横展開可能なソリューションへ進化 ・研究開発部門や社内専門組織と連携し、新技術のサービス適用を推進 ※プロジェクト管理のみを担うPMではなく、「技術・アーキテクチャ」を軸に事業と開発をつなぐ役割を期待しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●携わる事業 保険・共済事業者向けDX領域において展開する自社サービス/ソリューションの企画・設計・開発・高度化を担います。単にお客さまからの要件に沿ってシステムを構築するだけでなく、複数社に共通する業務課題を捉え、共通化・サービス化を前提としたアーキテクチャを設計し、継続的に機能拡張していくことが特徴です。 ●ソリューション例 ①生命保険申込時マイページサービス 生命保険の申込から契約後の契約者マイページ登録までをシームレスにつなぎ、書面の電子化、契約者とのデジタル接点強化、業務効率化を支援するSaaSサービスです。AWSのマネージドサービスを活用した疎結合なマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/life-insurance-mypage/index.html ②仕事と介護の両立推進サービス 働きながら家族の介護に従事する本人やその周囲の従業員などに対して、仕事と介護の両立に必要な情報提供と相談・伴走支援を行うポータルサービスです。職場全体のリテラシー向上と早期の当事者意識の醸成、社内外の制度の活用を促し、従業員の誰もが仕事と介護を両立できる環境づくりを支援します。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/working-caregivers/index.html ③生命保険契約管理プラットフォーム 本ソリューションは、生命保険契約管理システムの中でも比較的差別化の少ないバックシステムを対象に、低コスト・短期間で開発を可能とするソリューションです。また、通常のパッケージ製品とは異なり、保険会社ごとに異なる固有の要件にも柔軟に対応可能です。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/insurance/insurance-contract-pf/index.html ※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。

【具体的な業務内容】 グループ各社(4社)のバックアップおよび社内におけるIT推進全般を担うポジションとして、以下の業務をお任せします。 ●社内へのIT推進・プロジェクト管理 ・社内システム(Salesforce/Filemaker/基幹システムなど)の導入、運用およびシステム再構築プロジェクトの推進 ・社内要望をもとに社外の開発ベンダーへの提案、進行管理、折衝 ●データ活用・ビジネス分析 ・KPI管理方法の策定や運用方法の決定/BIツールなどでの可視化の仕方の検討 ・グループ各社からのシステム要望のヒアリング、データ調査・分析 ●現場への伴走・サポート ・社内に対する技術的なサポート(項目管理のカスタマイズ、レポート作成、データ抽出など) ・社内啓蒙(ユーザーに向けた利用説明会や勉強会の企画立案、実施) ・PC・携帯等キッティング業務 ●部署 ITソリューション部

要件定義やベンダーコントロールなどの上流工程を中心に、事業成長に貢献するシステムの企画・開発・運用を担当します。 ①マンション事業のDX推進・システム企画 ・見込顧客・契約顧客管理システムの刷新・改修企画 ・電子契約プロジェクトの推進、システム企画 ・顧客データの分析・活用基盤の構築(MAツール連携など) ・営業部門の業務プロセスをシステムで効率化するための要件定義 ②社内業務プロセスのデジタル化(コーポレートDX) ・ワークフローシステムによるペーパーレス化・決裁スピード向上の推進 ・基幹会計システムの運用およびグループ会社への展開、データ連携の強化 ③その他業務アプリケーションの運用・最適化 ・最新技術(SaaS等)の調査・選定・導入による業務改善 【部署の特徴】 メンバー構成:男性7名、女性6名 年齢:25～35歳 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

<「DX&VX推進部」欠員によるメンバーの募集/正社員> DXという新しい領域で活躍いただだける方を募集します! MIRARTHホールディングスならびにグループ各社(規模:約1,500名)へ向けた情報システム部としての一般的な業務およびDX戦略～推進をお任せ致します。 その中でも特にデータ活用/分析/業務改善周りの業務を主軸として、お願いしたいと考えております。 【具体的には】 ●DX/IT施策検証(企画立案〜計画実施・検証報告まで) ●DX/IT施策における部門間調整 ●DX/IT関連ソリューションの調査、選定 ●DXソリューションの導入、グループ会社への展開導入・定着化 ●・ITシステムの導入、運用業務(インフラ・ネットワーク・セキュリティ・開発等)・社内教育 ※適性や希望を考慮し、できる範囲からお任せしていきます。 【部署の特徴】 メンバー構成:男性6名、女性5名 年齢:20代半ば〜40代 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

顧客に直接価値を届けているプロダクトの現場へ深く入り込み、各領域のテックリード・エンジニアとともに手を動かし、事業やコード、アーキテクチャを理解しながら、難易度の高い技術課題を解決していただきます。 その上で、徐々にプロダクト間やデータ基盤との接続へとスコープを広げ、DX管轄全体の技術的な進化につなげていくことを期待しています。 ●Phase 1|4つのプロダクト領域に入り込み、技術課題を解く まずは、 コンテンツメディア・EC・LINE・ソーシャル領域を担う4プロダクト を中心に、それぞれのプロダクト・エンジニアリングチームと伴走していただきます。 事業や顧客課題、既存のコード・アーキテクチャを理解したうえで、例えば以下のようなテーマに取り組みます。 難易度の高い技術課題に対する設計・実装 中長期の技術方針・アーキテクチャ設計 技術選定や、個別実装/共通化の境界に関する意思決定 技術的負債やスケーラビリティを踏まえた改善 PoC・プロトタイプを通じた新しい技術的アプローチの検証 レビューやアドバイスに留まらず、自らコードを書き、難易度の高い技術課題を解くことで、 現場を牽引し、周囲のエンジニアに新たな技術的視点や選択肢を示していくこと を期待しています。 ●Phase 2|プロダクトを横断し、データ・技術をつなぐ 各プロダクトへの理解を深めた後は、個々のプロダクトに閉じているデータや技術を、DX管轄全体の事業価値へつなげていきます。 例えば、 プロダクトに蓄積されたデータと内製データ基盤を接続し、他のプロダクトや営業・プランニング、AIを活用した新しい機能・業務へ展開する こともテーマの一つです。 また、各プロダクトで個別に持つべきものと、共通機能・共通基盤として持つべきものを見極め、プロダクトを横断したアーキテクチャや仕組みを設計していきます。 ●その先|DX管轄全体の技術的な進化へ さらに将来的には、コアプラットフォーム・エンジニアリング局やコーポレートITガバナンス局とも連携し、単一プロダクトでは解決できないDX管轄横断の技術課題へと影響範囲を広げていただきます。 一つのプロダクトで得た技術的な知見や設計思想を他領域へ展開したり、プロダクト・データ・共通基盤をつなぐ新しいアーキテクチャを構想・実装したりすることで、 個々のプロダクトの改善に留まらず、CARTA ZEROの事業活動そのものを技術で進化させていくこと を目指します。 ピープルマネジメントを主務とするポジションではありません。 スタッフエンジニアとして技術に深く入りながら、 プロダクトからプロダクト横断、そしてDX管轄全体へと技術的な影響範囲を広げていくポジション です。 ●変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

担当プロダクトの責任者として、「何をつくるか」を決め、事業を動かす役割です。 プロダクト戦略はもちろん、時には営業やCSを巻き込み、事業戦略まで担っていただきます。 担当領域は、ご経験とご希望を踏まえて入社時に決定します。 ●コンセプト・価値定義:生徒・先生・企業の課題から、解くべきテーマと提供価値を定める ●指標設計:担当プロダクトの事業指標を定義し、データ分析から改善につなげる ●体験設計:デザイナーとともに、ユーザー体験を具体化する ●システム要求の策定:必要な機能と優先順位を決め、エンジニアと実装方針を議論する ●効果検証:リリース後の数字を追い、次の打ち手につなげる

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

ビジネスプロセス・トランスフォーメーション本部 事業推進部の中核として、 全社横断の業務・システムアーキテクチャの改編と、IS〜Sales〜CSを横断するRevOps/BizOpsの機能を担っていただきます。 数千万円規模のシステム導入・リプレイスを企画から設計・実装まで内製で主導し、経営層との議論から現場との要件詰め、泥臭いデータ加工までを往復していただくポジションです。 1)業務内容 ・大規模システム導入・リプレイスの内製主導:数千万円規模のシステム導入/リプレイスの企画立案・要件定義・設計・実装・推進を、外注任せにせず内製で完遂 ・営業〜販売管理プロセス改革(Theモデル/Q2C):Salesforceを用いた営業業務改善、受注〜販売管理〜会計接続(Q2C)の設計・最適化。サブスク管理/SF連携ツールの選定・導入・運用 ・RevOps〜BizOps/目標設計・計数管理:IS〜営業〜CSの各ファネルのオペレーション設計・改善、組織のKGI/KPI設計・目標分解、予算策定〜予実管理・KPIモニタリング ・全社横断の業務・システム改革:部門を跨ぐ業務プロセス改善、システムアーキテクチャの改編企画・推進、事業統合(分社化・M&A・PMI・DD)に伴う制度/システム統合 ・事業分析・データ基盤〜AI基盤:データ収集・加工・整形(名寄せ・クレンジング・突合・集計等)、分析による意思決定支援、データ基盤の構築からAI活用基盤への発展構想と実装 ・AI基盤の全レイヤー設計・実装:AIエージェントが企業データ上で機能するための三層(データ層/意味定義・オントロジー層/ハーネス層)を一気通貫で設計・実装。全社データの"AI Ready"化 ・クラウドアプリケーション/自動化開発:GCP(Cloud Run等)上でのアプリケーション開発、AI Bot・SFA連携アプリ・Chrome拡張の開発、RPA/iPaaS/GAS、LLM/MCP連携等を用いた業務自動化 ・コスト最適化:SaaSライセンス/システム費用の最適化(利用実態分析、重複・過剰ライセンスの整理、契約更改・ベンダー交渉、投資対効果の評価) ・情報セキュリティ・内部統制:ISMS(ISO27001)/SOC2等の取得・維持プロセスの企画・推進 ・経営層との連携・部門調整:経営層とのディスカッション、社内稟議・部門間調整の推進 ・運用・データ整備:Salesforce/各SaaSのデータメンテナンス、細かい改修・バッチ処理・不整合是正など、地に足のついた運用改善 ※チームマネジメントは必須業務ではありませんが、状況に応じてメンバー育成・チーム牽引を担っていただきます 2)システム・ツール ・CRM:Salesforce / Gainsight / HubSpot / Zendesk ・データ基盤/ETL:GCP(BigQuery・Cloud Run等)/ dbt / trocco ・LLM/AI:Anthropic(Claude)/ Gemini ・Automation:UiPath / AUTORO / Power Automate / Google Apps Script / AskOne ・開発/コラボレーション:VS Code / GitHub / Slack / Backlog / Zoom

株式会社ラクーンホールディングスで採用後、出向となります。 BtoB決済サービス「Paid(ペイド)」のプロダクトマネージャーとして、数値分析や仮説をもとにしたサービス改善、施策立案、開発チームの牽引、プロジェクトの実行管理をお任せします。開発チームや事業部と連携しながら、ユーザーに沢山の価値を届けていくことがミッションとなります。 <具体的な業務内容> ・BtoB決済サービス『Paid(ペイド)』のプロダクト戦略の検討 ・目的を達成するための要件定義 ・プロジェクトマネジメント ・質の高いUI/UXの提供による満足度の向上 ・データ収集・分析 『Paid(ペイド)』とは? 企業間の請求業務の手間と未回収リスクをゼロにするBtoB決済サービスで、「掛売り(後払い)」を導入することができる決済サービスです。 与信管理、請求書発行、入金管理、未入金時の督促といった煩雑な請求業務を丸ごと代行し、取引代金を100%保証。Paidを導入することで売り手企業は、手間がかかりリスクのある請求業務から解放されるため、事務的業務の効率化を実現できます。 昨今はコロナ禍による与信不安、労働人口減少による生産性向上や業務DX化、働き方改革、脱炭素など多くの社会課題がありますが、これらの課題解決に貢献できるFintechサービスとしても注目を受け、導入企業数は5,000社を超えて増え続けています。 業務内容の変更範囲:当社業務全般(出向先/転籍先等も含む)

●携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立の中核であるコネクティブインダストリーズセクター(ビルシステム、家電・空調、産業機器、計測・分析装置、水・環境等)の、数万人規模の事業運営・経営基盤(Internal Operations)そのものが対象です。 生成AI・AIエージェント、次世代エンタープライズアーキテクチャを用いて、意思決定プロセス・業務フロー・ガバナンスをAI前提で再構築します。さらに、社内ITの枠を超え、Physical AI時代の事業を支えるデジタル基盤の企画にも携わります。 https://www.hitachi.co.jp/products/infrastructure/connective-industries/sector/index.html ●職務概要 CIO・CISO・CDOを兼任するCIセクターCDIOの直属スタッフとして、セクター全体(国内外グループ会社を含む)のIT/デジタル戦略企画の中枢を担う、1名限定のポジションです。 上位者を介さずCDIOと直接議論し、構想を練り上げ、セクターCEO・CXOが意思決定できる形(定義→価値→数値→既存戦略との接続)に落とし込み、実行部隊へつなぐところまでを担います。担当領域は限定せず、AIエージェント基盤・データ基盤・次世代アーキテクチャから経営層のAI活用支援までを横断します。 特徴は、この戦略企画業務をAIエージェント群と組んで回す点です。情報の集約・整理・下書きはエージェントが担い、人は問いの立て方、戦略の方向の良し悪しの判断、経営を動かす合意形成に時間を使います。エージェントの構築は専任メンバーが担当するため、あなたに求めるのはそれを設計する力ではなく、エージェントを使い倒し、企画の質とスピードを上げる力です。 ●職務詳細 ・セクター全体のIT/デジタル戦略(AIエージェント基盤、データ基盤、次世代エンタープライズアーキテクチャ)の構想立案 ・セクターCEO・CXO・本社経営層向けの戦略資料・経営会議資料の作成と合意形成の支援 ・IT投資・コストデータの構造化とKPI設計(戦略判断が可能な粒度への再設計、投資対効果の定量化) ・社内ITの枠を超えるデジタル基盤(Physical AI等)の新規企画・調査・仮説検証 ・経営幹部へのAI活用ハンズオン支援、セクター全体のAIリテラシー向上施策の企画・運営 ・EAO各部・IT本部・R&D・本社デジタル部門・グループ会社との横断調整 ・上記の企画業務において、AIエージェント群を活用して調査・分析・資料化を高速に回すこと。あわせて「何をエージェントに任せられるか」を実務者の視点でフィードバックし、体制の改善につなげる ●働く環境 ①配属組織/チームについて: CDIO直轄の少数精鋭チームです。企画業務を支えるAIエージェントの設計・実装を担う専任メンバーが別途おり、協働しながら進めます。EAOの各部(AI基盤、セキュリティ、IT投資等)、IT本部、R&D部門とも日常的に連携するクロスファンクショナルな環境です。 ②働き方について: ・生成AIを前提とした働き方が組織の標準です。リサーチ・分析・資料化の多くをAIとの協働で進め、空いた時間を思考と対話に充てています。新しいツールは自ら試し、良ければ組織の標準にする文化です。 ・社内の有識者や外部パートナーの知見を積極的に取り入れ、柔軟に業務推進を行う方針です。 ・秋葉原オフィスへの出社とリモートワークのハイブリッド。グローバルとの連携に対応できるよう、コアタイム無しのフレックス制度を活用いただけます。 ※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。

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●ミッション・役割 グループ全体の生産性向上・業務変革を、DXの企画から実装・運用まで一貫して推進します。 生成AI・各種SaaS・API連携を活用し、グループ各社の業務支援ツール・業務アプリケーションの開発を業務改善・標準化によって生産性向上を目的に推進します。 アプリケーション開発の規模によって外部ベンダーに依頼する前段のPOCや、情報提供依頼用やユーザ確認用のアプリケーションイメージを自ら内製開発し、スピードとコストの両面からDXを加速する。 ●具体的なミッションとしては以下を想定しています。 ・業務課題の解決と可視化 現場の業務課題を仕組みに落とし込み、意思決定に使えるダッシュボード等を実現する ・全社最適の実現 単なるツール開発・運用にとどまらず、「どの業務を、どう変えるべきか」を構想し、関係者を巻き込みながら推進する 将来的には、経験や適性に応じて企画・要件定義・導入推進・運用改善など以下の様な上流工程も担って頂くことを想定しています。 ・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計 ・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案 ・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援 担当する業務内容 ・DX施策の企画立案(業務課題の抽出、優先順位づけ、施策設計) ・生成AIを活用した業務支援ツール・分析機能・業務アプリケーションの設計・開発 ・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装 ・データの収集・加工・分析・可視化、ダッシュボードの構築 ・POCの企画・開発・検証、RFI用等のアプリケーションイメージの内製 ・基幹システムなど社内システムの自動化 ・導入後の保守・運用改善・活用促進

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

顧客接点を担う各部門の強力なパートナーとして、顧客のビジネス課題に深く入り込み、データ基盤・AI関連の新規案件の創出・提案から、プロジェクトの完遂(デリバリー)までをリードしていただきます。また、単なる案件対応にとどまらず、実際の顧客導入や顧客接点を担う部門の支援を通じて把握した技術的課題、顧客のニーズ、成功事例などを抽出・集約し、Data Fabricの機能強化やソリューションの改善に反映する、事業と現場をつなぐ役割を担います。 【職務詳細】 ・顧客接点を担う部門と連携した、顧客のデータ利活用に関する企画・構想段階からの提案、要件定義、システム構成設計 ・受注案件におけるプロジェクトマネジメント(またはリードエンジニアとしての技術面の牽引)、進捗・品質・リスク管理 ・複雑なステークホルダー(顧客の主要関係者、顧客接点を担うビジネスユニット、社内開発部門)間の合意形成とコミュニケーション推進 ・顧客への導入や顧客接点を担う部門の支援を通じて得られたベストプラクティス・技術課題・ニーズの体系化と、Data Fabricの製品・ソリューション企画・開発チームへの継続的なフィードバック 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 【事業・製品】HMAX Data Fabricを中心としたデータ利活用プラットフォーム事業。 【ビジョン】散在するデータを高度に統合し、ビジネス価値へと変換するデータ基盤を提供します。顧客接点を担う部門(営業部門や、産業・金融・社会分野などを担当するシステムエンジニア)と緊密に連携し、社会インフラから金融、製造まで、幅広い産業の顧客に最適なソリューションを提案・構築します。顧客の複雑な要件を形にし、信頼性の高いデータ駆動型ビジネスの実現をめざします。 ※参考:https://www.hitachi.com/ja-jp/products/digital/data-fabric-operations/ 【働く環境】 ①配属組織/チームについて Data Fabric事業では最先端の技術を扱うため、年次や役職に関わらずフラットに技術やアイデアを議論できる、風通しが良くオープンな組織文化です。多様なバックグラウンドを持つプロフェッショナルが互いの知見を尊重し合う「心理的安全性」の高い環境が整っています。 ②働き方について - ハイブリッドワークの推進 在宅勤務(リモートワーク)とオフィス出社、サテライトオフィスを組み合わせた柔軟な「ハイブリッドワーク」を実践しています。 顧客提案やメンバー間での重要なブレインストーミング時には出社し、ドキュメント作成や要件定義などの集中作業時はリモートワークにするなど、業務の生産性を最大化するための最適な働き方を自身で選択できます。 - 自律的なタイムマネジメント フレックスタイム制を導入しており、子育てや介護などのプライベートとの両立はもちろん、個人のライフスタイルや プロジェクトの状況に合わせた自律的なタイムマネジメントが可能です。有給休暇の取得も推奨されており、ワークライフバランスを 保ちながら高いパフォーマンスを発揮し続けられる環境が整備されています。 ※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。

情報系システム更改における基盤領域の要件定義工程、基本設計工程～開発～試験～リリースまで、基盤チームのリーダーもしくはサブリーダーとして推進いただく。 【職務詳細】 次期情報系システム更改プロジェクトにおいて、要件定義からリリース、維持保守までの各工程を担当、チームを推進します。 ・情報系システム更改に向けた要件定義、仕様検討 ・システム設計・開発・試験の推進および品質管理 ・お客様、開発ベンダーとの各種調整・プロジェクト管理 ・システムリリースに向けた移行計画・実施支援 ・稼働後の維持保守、運用改善、追加機能検討 【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融システム第二事業部　第二本部　第一部 【想定ポジション】 主任クラス ※募集開始時の想定であり、選考を通じて決定の上、オファー時にご説明いたします。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 政府系金融機関の次期情報系システム更改プロジェクトです。 情報分析・照会基盤を中心とした情報系システムの更改に向け、お客様とともにシステム要件の検討、アーキテクチャ検討、仕様策定を実施しています。 また、要件定義、基本設計、見積り、提案活動などの上流工程から、後続のシステム開発まで、一貫して対応いただきます。 【働く環境】 所属していただく予定のプロジェクトチームは、社員およびパートナーを含めた100名程度で構成されています。 この中にはアプリケーション(業務)領域のSEに加え、インフラ(基盤)領域のSEや開発部隊も含まれる混成チームで、自身の専門分野の知識をベースにお互い協力し合い業務を進めています。 基本的には自社への出勤となりますが、業務状況により在宅での就業が可能です。 ●平均残業時間:20時間～30時間 ※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。

本ポジションのミッション AIを活用した新機能および新規プロダクトの企画から、要件定義・設計、開発チームのディレクション、リリース後のKPI運用までを一貫して担い、「求職者・企業・エージェント」三者の体験(UX)と事業成果を最大化することがミッションです。 AIを活用したプロダクトあるいはJoBinsプラットフォーム上の既存プロダクトの改善や新規プロダクトの企画・開発を担っていただきます。 決められた仕様を実装するのではなく、ユーザーの行動データから課題そのものを定義し、プロダクトをどう価値に変えるかを構想するところから携わっていただきます。 仕事内容 ・既存プロダクトの改善やAIを活用した新規プロダクトの企画・要件定義・改善など ・ユーザー(求職者・企業・エージェント)の行動データ分析および課題特定 ・開発チーム(エンジニア・QA・UI/UXデザイナー)へのディレクション ・ワイヤーフレームの設計 ・開発ロードマップの策定およびプロジェクト全体の進捗管理 ・経営陣やビジネスサイドとのすり合わせ ・KPI設計・運用

【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

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

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

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

●複数プロダクトの開発統括・チームマネジメント ・複数サービスの開発計画・ロードマップ策定 ・複数チーム(エンジニア、QA、デザイナー、保守要員等:全体40〜50名規模)の進捗・リスク管理と意思決定 ・開発体制の最適化・外部パートナーディレクション・開発プロセス(アジャイル/スクラム等)の改善 ●顧客折衝・要件定義・プロダクト企画 ・顧客(大手企業)や事業責任者からの要求ヒアリング、業務/システム要件・仕様への落とし込み ・顧客との仕様調整・合意形成、非機能要件(性能・セキュリティ等)の整理 ・ワイヤーフレーム・画面仕様・業務フロー等の策定および管理 ●技術・アーキテクチャ・開発方針の意思決定 ・エンジニアと対等に議論を行い、技術的フィージビリティやアーキテクチャ・技術選定を判断 ・技術的負債の解消方針や、複数プロダクト間における共通基盤・機能の統合方針策定 ●品質管理・リリースマネジメント ・テスト計画/品質基準の策定と品質リスクのコントロール ・リリース判定、本番リリース後の障害・インシデント分析および再発防止策の推進 ●仮説検証(PoC・プロトタイピング)と継続改善 ・AI/ノーコード/ローコード等を活用したPoC・MVP・プロトタイプの検証 ・定量/定性データ(KPI・利用状況)の分析に基づくプロダクトのPDCA推進 詳しくは面接でお話させていただきますので是非お気軽にご応募ください。

Salesforceを中心としたCRM環境の設計・運用・改善を担当していただきます。 営業やバックオフィスなど各部署へのヒアリングを行い、現場の課題を整理しながら、業務改善やシステム改善を企画・推進します。 また、外部ベンダーとの窓口として、要件整理や仕様確認、品質・進捗管理などのベンダーコントロールも重要な役割です。 社内にCRMの知見を蓄積するため、設計書・仕様書の整備や運用ルールの構築も担当していただきます。 将来的にはSalesforceだけにとどまらず、各種SaaSやAIツールとの連携、データ活用、DX推進など、会社全体の業務改革にも携わっていただく予定です。 ●主な業務 Salesforceの運用・管理 CRMの設計・改善 業務フローの設計・改善 営業・バックオフィスへのヒアリング 要件定義・仕様検討 外部ベンダーとの折衝・進捗管理 設計書・仕様書の作成・整備 レポート・ダッシュボード設計 データ分析・活用支援 Salesforceと各種システムの連携検討 DX推進プロジェクトの企画・推進 当事業部では、Salesforceを経営・営業活動の基盤として活用しています。 しかし、これまでシステムの構築・改修・保守を外部ベンダーへ依存してきたことで、社内に十分な知見が蓄積されず、設計や仕様がブラックボックス化するという課題を抱えています。 そこで今回、営業支援課内にSalesforce・CRMを専門に担当するポジションを新設します。 私たちが求めているのは、単なるシステム開発者ではありません。 現場の声を理解し、営業・バックオフィス・経営層をつなぎながら、「より使いやすいSalesforce」「より成果につながる業務プロセス」を設計・改善できる方です。 社内にCRMの知見を蓄積し、自社で考え、自社で改善できる組織へ。会社のDXを推進する中心メンバーとして活躍していただきます。 業務内容(変更の範囲):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。

クラウドを「つくる」だけでなく、「どうあるべきか」から考える。 ITSOでは、企業のDX/AXを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用を行っています。 本ポジションでは、AWS・Azure・Google Cloudを活用し、単なるサーバー構築や移行作業だけではなく、 <要件整理> → アーキテクチャ設計 → 構築 → IaC/CI/CD → 運用・監視 → 改善 まで一気通貫で携わります。 ITSOのクラウドエンジニアに求めるのは、「指示されたインフラを構築すること」だけではありません。 顧客の業務・システム要件を理解し、 「どんな構成が最適なのか」 「どうすれば安全かつ運用しやすいのか」 「どうすれば自動化できるのか」 まで考え、クラウド基盤そのものを設計していく仕事です。 <具体的な仕事内容> ●クラウドアーキテクチャ設計 ・AWS/Azure/Google Cloudを活用したクラウド基盤設計 ・クラウド移行方針/ロードマップ策定 ・マルチクラウド/ハイブリッドクラウド構成の検討 ・クラウドネイティブアーキテクチャ設計 ・AI/データ活用基盤設計 ・システム構成の最適化 ●クラウドインフラ構築 ・クラウド環境構築 ・ネットワーク設計 ・VPC/VNet/サブネット/ルーティング設計 ・IAM/認証/権限設計 ・高可用性/冗長化設計 ・バックアップ/DR設計 ・コンテナ/Kubernetes等の基盤構築 ●DevOps/自動化 ・Terraform/CloudFormation/Bicep等を利用したIaC ・CI/CDパイプライン構築 ・GitOps環境構築 ・開発/検証環境の自動化 ・Platform Engineering推進 ●運用・改善 ・監視設計 ・ログ/メトリクス分析 ・SRE活動 ・障害分析/再発防止 ・性能改善 ・コスト最適化 ・セキュリティ強化

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 本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード ・Trust TLanPなどのプロダクト開発 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり