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【フルリモート可】数理最適化エンジニア

株式会社AMDlab

  • 在宅勤務可
仕事内容
設計事務所、ゼネコン、メーカーからの要望に対し、最適化理論や数理モデリングによってBIMワークフローの効率化・最適化を支援します。

具体的には、以下の業務を担当していただきます：
・アルゴリズムの開発（形状最適化、プラン自動生成など）
・意匠・構造・施工プロセスの最適化（アルゴリズムを活用した設計支援）
・BIMと連携した開発
・設計業務の自動化
・新しい技術、ツールの研究、導入（AIなど）

【プロジェクトで使用する主な技術環境】
・言語：C#、Python
・BIM：Revit API、Dynamo
・モデリング／連携：Rhino、Grasshopper
・クラウド／システム連携：Autodesk Platform Services、REST API
・その他：Git、GitHub、CI/CD、各種データベース

※上記の技術を自ら使用した開発経験は必須ではありません。
求める経験 / スキル
【必須】
・‍数理最適化関連の業務や学業の経験

【歓迎】
・エンジニア経験がある方
・Vue.js, React, Python, Goの経験者
・3Dを扱うプロダクトの開発経験がある方
・建築のドメイン知識がある方
・新しい技術や知識を積極的に吸収できる方
従業員数
36名 （2026年4月1日 時点）
勤務地

東京都

想定年収

550 万円 ~ 非公開

従業員数
36名 （2026年4月1日 時点）

【AI & Technology Modernization Business Unit】データマネジメント・ガバナンスコンサルタント

アビームコンサルティング株式会社

仕事内容
◆組織について
AI & Technology Modernization BUでは、AI Transformation（AITM）として、デジタル変革を推進しています。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。我々は、下記の8つの領域でコンサルティングを行っています。

１．デジタルサービスデザイン
２．先端テクノロジー目利き
３．エンタープライズアーキテクチャデザイン
４．AI
５．データマネジメント・ガバナンス
６. デジタル・インプリメンテーション
７. ビジネスレジリエンス
８. デジタルケイパビリティ醸成

本求人では「5．データマネジメント・ガバナンス」を推進いただくメンバーを募集しています。

◆入社後のアサイン想定PJ
〈データアーキテクト／データエンジニアリング／ソリューションアーキテクト〉
AI／データ活用に向けたアーキテクチャ構想、データ環境のデザイン・モデリング・構築支援
技術方針・ソリューション活用戦略の策定、ソリューション選定・実現支援
先進テクノロジーの実証検証（PoC等）

〈AI／データ活用・ガバナンス、データマネジメント〉
データ戦略・ロードマップ策定
AI／データ活用や管理成熟度のアセスメント・教育支援
組織・マネジメントルールの策定、システム構想・構築支援
マスタデータ管理（MDM）構想・構築支援
データ品質／セキュリティに関するガバナンス体制構築支援
求める経験 / スキル
※以下、いずれかに該当する方を募集しております
【必須要件】
〈データアーキテクト／データエンジニアリング／ソリューションアーキテクト〉
ITデータ（基幹業務）／OTデータ（IoT）／オープンデータの活用・分析ニーズに対し、収集・蓄積・加工・可視化を実現する仕組みの構想・実現プロジェクト経験
クラウド／パッケージソリューション（AWS／GCP／Azure／Snowflake／Denodo／Informatica／Talend／SAP HANA等）を用いた分析・データ活用基盤（データレイク／DWH等）の構築・導入経験
データ活用基盤上のデータモデル設計経験
BIやダッシュボード等によりデータを使った業務改善の経験

〈AI／データ活用・ガバナンス、データマネジメント〉
データ活用戦略やAI／データ活用推進の取り組み経験
AI／データガバナンス・データマネジメントの方針・ルール策定、人材教育、組織の立ち上げ・定着、ガバナンスツール導入・運用経験
AI／データガバナンスツール、データマネジメントツールの導入プロジェクト推進経験

【歓迎要件】
データエコシステムやデータプロダクトの構想・実現プロジェクト経験
AI／データ活用基盤のアーキテクチャ構想、ソリューション選定、ロードマップ策定〜実現・運用定着までの支援経験
AI／データ活用推進に向けた組織設計、ルール整備、エコシステム構築、MDM、データガバナンス推進経験
Knowledge Graph／Ontologyの検討・実装経験
Vector／Graph DBまたはRAG関連のベクトルデータ基盤の構築経験

【歓迎資格、スキル】
〈資格〉
各種ベンダー認定資格（Databricks、Snowflake 等）
データマネジメント関連資格（CDMP 等）

〈スキル〉
データマネジメント関連知識（MDM／データガバナンス／データ品質管理 等）
Knowledge Graph／Ontology／RAG／Vector DB等のアーキテクチャ・技術知識
ERPやSalesforce等の業務パッケージにおけるデータ構造理解
各種クラウド／データ基盤製品（Databricks／Snowflake 等）に関する技術知識
勤務地

東京都

想定年収

690 万円 ~ 2,500 万円

【AI & Technology Modernization Business Unit】AI変革コンサルタント

アビームコンサルティング株式会社

仕事内容
◆組織について
AI & Technology Modernization BUでは、AI Transformation（AITM）として、デジタル変革を推進しています。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。我々は、下記の8つの領域でコンサルティングを行っています。

１.デジタルサービスデザイン
２.先端テクノロジー目利き
３.エンタープライズアーキテクチャデザイン
４.AI
５.データマネジメント・ガバナンス
６.デジタル・インプリメンテーション
７.ビジネスレジリエンス
８.デジタルケイパビリティ醸成

本求人では「4.AI」を推進いただくメンバーを募集しています。

◆入社後のアサイン想定PJ
顧客のAI活用を「動くもの」として形にします。AIエージェント・機械学習・ナレッジ基盤などの実装フェーズを中心に、業務変革から新サービス開発まで、ハンズオンで支援します。

【プロジェクト例】
1. AIエージェント（単体・マルチ）の設計・実装とPoC開発
2. 数理最適化／ML／RL／マルチモーダル等を活用した業務プロセス自動化
3. AI活用を前提としたシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーション
4. RAG・ベクトルDB・ナレッジ検索基盤の構築・チューニング
5. 顧客内製チームへの技術移転・ハンズオン伴走支援
求める経験 / スキル
【必須要件】
AIエンジニア／データサイエンティスト等、AI関連領域での実務経験3年以上
〈具体例〉
LLM（OpenAI／Anthropic等）を用いたエージェント設計・実装（SDK／API利用、LangChain等によるツール統合・オーケストレーション設計を含む）
機械学習／深層学習／数理最適化を活用したロジック構築経験
クラウド環境（AWS／GCP／Azure等）やAIアプリ開発基盤を活用した実装経験（Dify等を用いたワークフロー実装を含む）
VectorDB／GraphDB、RAG、セマンティックレイヤー等を含むデータ設計・統合経験
AI活用を前提とした業務変革／サービス開発の実務経験
〈具体例〉
AIを前提とした業務プロセス再設計（BPR）の推進経験
AI技術を活用したサービス開発／改善の推進経験
AI活用ロードマップ策定／PoC企画・推進の経験

【歓迎要件】
FDEやAI駆動開発の業務経験
AI技術を活用した新規ビジネス／サービスの企画・立ち上げ経験
分析・データ活用基盤（データレイク／DWH等）の構築・導入などのデータマネジメント経験

【歓迎資格、スキル】
JDLA G検定／E資格 等のAI基礎・ディープラーニング系資格
AWS Certified Machine Learning、Azure AI Engineer Associate、Google Professional ML Engineer 等のクラウドAI系認定資格
Claude Certified Architect – Foundations（CCA-F）等の生成AI／LLM系認定資格
統計検定2級以上 等のデータ・統計系資格
〈スキル〉
Pythonによる機械学習・データ処理の実装スキル
Prompt Engineeringの実践的な設計・チューニングスキル
勤務地

東京都

想定年収

690 万円 ~ 2,500 万円

【Operational Excellence BU】AIエージェント変革コンサルタント

アビームコンサルティング株式会社

仕事内容
■組織について
当社のIntelligent Operational Excellence Business Unitは企業の競争力強化に向けて、AI活用を前提としたビジネスモデル転換を、構想からAIエージェントの構築・実装、そして実際の運用・定着までを一気通貫で支援する組織です。
クライアントと強固なリレーションを構築し、価値共創を進める原動力となることが求められています。

2026年4月、AIを主体としたお客様の変革を継続的に支援すべく、新たにビジネスユニット化しました。
単に「AIを構築する」だけでなく、構築したAIエージェントが実際に現場で機能し、お客様の生産性向上という成果に結びつくところまで責任を持って伴走することを特徴としています。

この変革をテクノロジー面から支える中核組織として設立したのが、本求人の募集ポジションであるABeam Intelligent Center（AIC）です。AICは、AIエージェントを中心に、構想策定・コンサルティングからAIエージェントの構築、運用、業務オペレーションまでを一気通貫で担う、アビームコンサルティングのAI変革の中心的な基盤として位置づけられています。

■AICならではの強み：「クライアントゼロ」の実践知
AICは、NECグループおよびアビームコンサルティングの業務変革を「クライアントゼロ」と位置づけ、グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウをお客様に提供しています。
自社実践に裏付けられた実効性の高いAI変革を届けられることが大きな特徴です。

■提供サービスの一例
◎AIエージェントを前提とした業務・組織変革の構想立案
◎AIエージェントの設計・構築・導入
◎導入後のAIエージェントの運用・保守、継続的な改善（マネージドサービス）
◎NECグループ／アビーム自社実践で磨いた業界ベストプラクティスの提供

【組織立ち上げフェーズだからこそ経験できること】
案件の提案・獲得から、AIエージェントの構想・設計、構築・実装、そして導入後の運用・改善まで一気通貫の変革を経験できます。
AICでは「AIエージェントを作って終わり」ではなく「現場に定着させ、成果を出し続ける」フェーズまで関与するため、事業オーナーの視点で仕事に取り組めます。

■想定プロジェクト
◎AIエージェントを前提とした業務変革の構想提案・ソリューション設計
◎クライアント業務のAI活用に向けた業務プロセス再設計プロジェクト
◎AIエージェントの選定・構築・カスタマイズ（自社アセット活用、新規開発を含む）
◎稼働後のAIエージェントの運用・保守・継続改善（マネージドサービス）
◎NECグループ／アビーム自社の業務変革プロジェクトへの参画（クライアントゼロ実践）

■身につくスキル
◎AIエージェントを軸にした変革の構想力・実行力
◎クライアント折衝・コンサルティングスキル
◎構想から構築、運用、定着支援までを一気通貫で推進するスキル

【こんな方を求めています】
AIエージェントを活用した業務変革に興味があり、学ぶ意欲のある方を歓迎します。
◎クライアントと同じ目線で、ビジネスの継続的な最適化と変革を実現したい方
◎自ら考え行動ができる方／論理思考と柔軟な発想力がある方
◎チャレンジを楽しみ、目標達成へのコミットメントが強い方
◎周りを巻き込んで物事を前に進められる方

【こんな志向の方にフィット】
◎「AIエージェントを作って終わり」ではなく、「運用フェーズでの定着・成果創出まで関わりたい」
◎将来的にはプロジェクトマネジメント／チームリードを経験したい
◎テクノロジーだけでなくクライアントのビジネスにも興味がある
◎NECグループ／アビーム自社の実践知見を、社外のお客様への提案・価値提供に活かすことにやりがいを感じる
求める経験 / スキル
◆経験業種
経験業種不問（社会人実務経験2年以上）

◆経験業務領域
下記いずれかのご経験をお持ちの方（2年以上）
■AI開発・活用経験者
◎AI関連の実務経験（LLM実装、AIエージェント開発、クラウドAI開発、機械学習モデル構築等）

■システム開発経験者
◎SEとしてのシステム開発経験（Java、Python、C#等でのシステム開発）
◎ハイパーオートメーション製品の導入経験（RPA、ワークフロー、AI-OCR、プロセスマイニング等）

■業務コンサル経験者
◎AIもしくはその他のテクノロジー活用を前提とした業務変革（BPR）に関わるコンサルティング経験

◆経験業務-歓迎要件
◎プロジェクト責任者として顧客協働をリードした経験、またはプロダクトマネジメント業務経験
◎コンサルティング／SIer／シンクタンクでの業務経験
◎大企業のCxOレベルへの提案経験
◎FDEやAI駆動開発の業務経験
◎AI技術を活用した新規ビジネス／サービスの企画・立ち上げ経験
◎英語力（語学力があればグローバルプロジェクトへの参画等、キャリアの可能性が広がります）

■歓迎資格/スキル
◎JDLA G検定／E資格 等のAI基礎・ディープラーニング系資格
◎プロジェクトマネジメント資格（PMP等）
◎IPA高度情報処理技術者資格（ITサービスマネージャ試験等）
◎Prompt Engineering等、生成AI活用の実践スキル
◎Pythonによる機械学習・データ処理の実装スキル
◎英語力（グローバルプロジェクト参画の可能性が広がります）
従業員数
9,632名 （（2026年4月1日現在 連結））
勤務地

東京都

想定年収

580 万円 ~ 非公開

従業員数
9,632名 （（2026年4月1日現在 連結））

【テクニカルプログラムマネージャー（TPM）】HRプロダクト開発本部部_東京

株式会社マネーフォワード

  • 上場企業
仕事内容
■主な業務内容
マネーフォワードの各事業部に深く入り込み、AIを活用した課題解決手法の発見・提案・検証・プロトタイプ開発に取り組んでいただきます。営業・人事・知財・コンプライアンス・経営企画など、各部門の業務プロセスやペインポイントを理解し、事業インパクトのあるAIソリューションを高速に形にしていく役割です。ヒアリングから要件定義、技術選定、PoC開発までを一気通貫で推進し、現場と伴走しながら価値検証を行っていただきます。0→1フェーズに特化することで、全社のAI活用を加速させるポジションです。

具体的には、以下のような業務を担っていただきます。

・事業部へのヒアリング・ワークショップを通じた業務課題の深掘り・構造化
・業務要件・技術要件の定義、データソースの特定および品質評価
・生成AIやLLMを含む技術選定の検討と、実現可能性・リスクの判断
・AIを活用したプロトタイプ（PoC）の設計・開発（チャットボット、AIエージェント、RAGなど）
・事業部との検証・フィードバック反映を通じたプロトタイプの改善・ブラッシュアップ
・プロダクション化判断に必要な評価指標の設定・検証、および検証結果のレポーティング
※プロトタイプ完成後のプロダクション化・運用保守は別チームが引き取ります。FDEはプロトタイピングに集中し、完了後は次の案件に向かうことで、高速な価値創出サイクルを維持します。複数案件を並行して取り組むこともあり、技術・ビジネス双方の視点でのコミュニケーションが重要となるポジションです。

■仕事のやりがい・得られる経験
①自分が作ったプロトタイプが事業部の業務を直接変える手応えを得られ、企業の成長を加速させる実感を持つことができます。現場に近い位置で課題と向き合うことで、AIが業務プロセスや意思決定にどのようにインパクトを与えうるかを、実体験として学ぶことができます。また、PoCにとどまらず、プロダクション化を見据えた設計・検証まで関わることで、実ビジネスに耐えうるAIソリューション構築の知見が蓄積されます。

②AIエージェントや生成AIなど、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる環境です。新しい技術やツールを積極的に試しながら、現場で通用するベストプラクティスを自ら確立していく経験を得られます。技術キャッチアップのためのインプットと、現場でのアウトプットが高速に循環する環境で、エンジニアとしての成長スピードを高めることができます。

③少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、事業部へ直接提案・実装できる裁量の大きさがあります。エンジニアの提案が尊重される文化の中で、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じながら働くことができます。また、事業部門や経営層との距離も近く、自身のアウトプットに対するフィードバックをダイレクトに受け取れる環境です。

④営業、人事、知財など多岐にわたる事業ドメインのプロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性とビジネス理解の両方を育むことができます。新規プロジェクトを0→1で推進するための課題設定力、ステークホルダーマネジメント力、ROIを意識した判断軸など、ビジネススキルも同時に身につけることができます。将来的には、テックリードやプロダクトオーナー、新規事業立ち上げなど、幅広いキャリアパスにつながる経験を得られます。

■期待する役割
事業部の現場に最も近い位置でAIソリューションのプロトタイピングをリードする役割を期待しています。ビジネス側の課題感や要望を掘り下げ、技術的な解決策として言語化し、具体的なPoCに落とし込んでいく「翻訳者」としての役割も担っていただきます。ステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを前に進め、技術的に正しいだけでなく、事業として成立する解を導き出すことが求められます。中長期的には、担当事業部から「まず相談したいパートナー」として信頼される存在になっていただきたいと考えています。

■期待するマインド
マネーフォワードのMVVC（Mission, Vision, Value, Culture）に共感し、ユーザーと社会への価値提供にこだわりを持てる方
自律的に行動でき、自ら課題を見つけてプロジェクトを推進していける方
不確実性やチャレンジを楽しみ、トライ＆エラーから学び続ける姿勢をお持ちの方
技術とビジネスの両面に責任感を持ち、成果とプロセスの両方にコミットできる方


●技術スタック
AI / 機械学習：Python、各種 LLM API
Webサーバーサイド：Python
フロントエンド：React、TypeScript
プラットフォーム / インフラ：AWS、GCP、Azure

●使用ツール
リポジトリ管理：GitHub
CI/CD：CircleCI、GitHub Actions
開発環境：Docker、Terraform Enterprise
監視：Datadog、Sentry
コミュニケーション：Slack、Zoom
チケット / プロジェクト管理：Jira、Asana
求める経験 / スキル
■求めるスキル・経験
・生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験
・プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP 等の開発スキル
・事業部門やビジネスサイドのステークホルダーとの直接対話を通じて、課題発見からソリューション提案・実装までを一気通貫で行った経験
・AWS / GCP / Azure などのクラウド利用経験
上記に加えて、以下いずれかのご経験をお持ちの方
・スタートアップ初期フェーズでの高速プロトタイピング・プロダクト立ち上げ経験
・社内DX・新規事業などでのPoC開発経験
・AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験

■あると望ましいスキル・経験
・Claude Code 等のAIコーディングツールを活用した高速開発の経験
・データパイプライン構築、データエンジニアリングの知見
・API設計・インテグレーション開発の経験
・コンサルティングファームやSIerでの業務改善・システム導入プロジェクト経験
・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため
https://note.moneyforward.com/n/nbf62431c7aee

■求める語学力
日本語要件：ビジネスレベル（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）
要件ヒアリングやワークショップ、日々のディスカッションを日本語で円滑に行えることが求められます。
提案資料や要件定義書、検証レポートなどのドキュメントも主に日本語で作成いただきます。

英語要件：なし

■こんな方に仲間になってほしい
・チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方
・技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方
・「0→1」を楽しめる方——完成されたプロダクトの改善よりも、何もないところから動くものを生み出すことにワクワクする方
・完璧を目指して時間をかけるよりも、素早く形にしてフィードバックから学ぶアプローチを好む方
・事業部との対話を楽しみ、技術と業務の架け橋になれる方
・営業・バックオフィスの生産性向上やDXに強い興味関心がある方
従業員数
2,839名 （2025年11月末現在（連結））
勤務地

東京都

想定年収

791 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
2,839名 （2025年11月末現在（連結））

ML Engineer, DX&AIX Strategy Div, Data Science Group

株式会社資生堂

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
■Overview
DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。

ML Engineerは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。

■Role and Responsibility
資生堂の各事業部門に導入するAIソリューションの、ビジネス検討、AIの要件設計・開発、導入プロジェクト推進、および最新テクノロジーのキャッチアップを担当します。AIエンジニアとして高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなML Pipeline構築および生成AIの開発業務における業務全般を担います。

・メタデータ管理および生成プロセスの運用
・データカタログおよびリネージの整備
・セマンティックレイヤーの構築と統一
・データガバナンスおよび品質管理の実行
・事業部門との合意形成・活用ドライブ

■Position Attractiveness
・グローバルカンパニーの未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
・変革期だからこそ得られる「市場価値」： 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。
求める経験 / スキル
▼Required Qualifications
・MLEとしての実務経験（3年以上）
・MLOpsに関する知識・経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視など）
・Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術に関する知識・運用経験
・GCP（Vertex AI, Cloud Run, BigQueryなど）を用いたMLシステム開発・運用経験
・生成AI（GPT, Gemini, Claudeなど）を用いたアプリケーション開発経験
・円滑なコミュニケーション能力
・論理思考能力

▼Preferred Qualifications
・ML関連の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験
・AI Agent（RAG, ReActなど）の開発経験
・特定のドメイン知識（例：EC、製造業、小売、広告等）
従業員数
27,908名 （2024年12月31日現在）
勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 非公開

従業員数
27,908名 （2024年12月31日現在）

Applied ML Engineer (Vertical AI / 医療・製薬) ・マネージャー候補

SB Intuitions株式会社

  • 課長以上
  • 在宅勤務可
仕事内容
＜ミッション＞
SB Intuitionsが研究開発する国産生成AI「Sarashina」を、医療・製薬の現場で実際に使われるソリューションとして社会実装すること。

SB Intuitionsは創業からの3年間、国産生成AIの研究開発に注力してきました。2026年、その成果を社会に届けるフェーズへ移行するため、PM/BizDevとエンジニアが一体で動く当社初の混合組織「事業開発部」を新設します。事業開発部のミッションは、国産生成AIを医療・製薬・金融・製造業に導入することです。中でも医療・製薬は、大手製薬企業や大学病院との共同研究がすでに動いており、最も早く実装フェーズに入る領域となっています。

本ポジションは、この医療・製薬領域を技術面で牽引するソリューション開発チームのマネージャーとして、顧客提示用のPoC・デモ開発、ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発、そして若手エンジニアの育成を通じて、「研究成果」を「現場で価値を出すソリューション」へと変えていく役割を担います。

＜具体的な業務内容＞
【チームマネジメント】
・ソリューション開発チームのマネージャーとして、技術方針の策定、案件アサイン、若手エンジニアの育成・評価を担う。
・事業開発チーム（PM/BizDev）と連携し、顧客要件を技術タスクへ翻訳、優先順位付けとスケジュール管理を行う。

【医療・製薬領域におけるPoC・デモ開発のリード】
・製薬企業・医療機関との共同研究において、技術的実現可能性の判断とPoC設計をリード。
・自社生成AIを用いた、医療・製薬業界におけるユースケースのプロトタイプ実装。
・顧客の現場・データ環境（オンプレ、閉域網、個人情報保護要件等）を踏まえたアーキテクチャ設計。

【ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発】
・医療・製薬ドメイン向けの継続事前学習・ファインチューニング・RAG・エージェント構築の技術選定と実装。
・評価データセットの設計と、ドメイン専門家を交えた性能評価の仕組みづくり。

【共通基盤化と研究開発部門との橋渡し】
・医療・製薬で得た知見を金融・製造業など他ドメインへ横展開する共通基盤の設計。
・基盤モデル研究チームへの現場フィードバックと、研究成果の実装への取り込み。

＜仕事の魅力点＞
・基盤モデルの内側まで踏み込める：API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。

・入社直後から実案件に関われる：大手製薬企業・大学病院との共同研究がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。

・組織を「ゼロから」つくれる：社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チーム文化・開発プロセス・技術基盤を自ら設計できます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。

・横展開のスケール：医療・製薬で確立した手法を金融・製造業などの他領域へ展開し、ソフトバンクの法人顧客基盤・グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。

・マネジメントと技術の両方を伸ばせる：若手エンジニアの育成を担いつつ、自身も手を動かすプレイングマネージャーとして、技術とマネジメントの両軸でキャリアを構築できます。
求める経験 / スキル
■応募資格（必須）
・機械学習・LLMを用いたプロダクトまたはPoCの開発を、設計から実装まで主導した経験（目安3年以上）
・医療・製薬・ヘルスケア領域における実務経験、または当該領域の顧客・研究者と技術的に対話しながら開発を進めた経験（目安3年以上）
・エンジニアチームのマネジメントまたはテックリードとしての経験（3名以上のチームでの育成・評価・案件推進）
・顧客・ビジネスサイドと要件を調整し、技術的な制約と価値をわかりやすく説明できるコミュニケーション力
・PythonおよびLLM/MLフレームワーク（PyTorch、Hugging Face、LangChain/LlamaIndex等）を用いた実装力

■応募資格（歓迎）
・医療情報・医薬品情報の取り扱いに関する知識（3省2ガイドライン、GxP、薬機法、個人情報保護法の医療分野ガイダンス等）
・電子カルテ、臨床試験、MR/医薬情報、薬事文書などいずれかのデータ・業務プロセスへの理解
・医療系NLP、医療画像、バイオインフォマティクスなど関連分野での研究・開発経験、または当該分野の修士・博士学位
・LLMの継続事前学習・ファインチューニング（SFT、RLHF/DPO等）の実務経験
・モデル性能に関するベンチマークの設計・構築・評価改善の経験
・オンプレミス・閉域網環境でのMLシステムの構築・運用経験
・大学病院・製薬企業・アカデミアとの共同研究や協働経験
・事業立ち上げフェーズの組織、または機能横断チーム（ビジネス×エンジニア）での就業経験
・Kaggle等のコンペティションでの実績、OSSへの貢献、論文執筆・学会発表などの対外的な技術活動

■求める人物像
・当社事業内容、ミッションに共感し、新たな事業への挑戦姿勢・意欲を持った方
従業員数
-
勤務地

東京都

想定年収

650 万円 ~ 1,800 万円

従業員数
-

Applied ML Engineer (Vertical AI / 医療・製薬)

SB Intuitions株式会社

  • 在宅勤務可
仕事内容
【ミッション】
SB Intuitionsが研究開発する国産生成AI「Sarashina」を、医療・製薬の現場で実際に使われるソリューションとして社会実装すること。

SB Intuitionsは創業からの3年間、国産生成AIの研究開発に注力してきました。2026年、その成果を社会に届けるフェーズへ移行するため、PM/BizDevとエンジニアが一体で動く当社初の混合組織「事業開発部」を新設します。事業開発部のミッションは、国産生成AIを医療・製薬・金融・製造業に導入することです。中でも医療・製薬は、大手製薬企業や大学病院との共同研究がすでに動いており、最も早く実装フェーズに入る領域となっています。

本ポジションは、この医療・製薬領域を担うソリューション開発チームのコアメンバーとして、顧客提示用のPoC・デモ実装、ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発を自ら手を動かして推進し、「研究成果」を「現場で価値を出すソリューション」へと変えていく役割を担います。

＜具体的な業務内容＞
【医療・製薬領域におけるPoC・デモ開発】
・製薬企業・医療機関との共同研究において、顧客の課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証とPoC設計・実装を担う。
・自社生成AIを用いた、医療・製薬業界におけるユースケースのプロトタイプ実装と、顧客へのデモンストレーション。
・顧客の現場・データ環境（オンプレ、閉域網、個人情報保護要件等）を踏まえたシステム設計・実装。

【ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発】
・医療・製薬ドメイン向けのファインチューニング・RAG・AIエージェント構築の実装と改善。
・ドメイン特化データの収集・前処理・評価データセットの構築。
・ドメイン専門家のフィードバックを取り込んだ性能評価と、モデル・プロンプト・パイプラインの継続的な改善。

【技術調査・共通基盤への貢献】
・医療・製薬領域への適用に向けた最新技術（LLM、RAG、エージェント、評価手法等）の調査と社内への還元。
・医療・製薬で得た知見を金融・製造業など他ドメインへ横展開するための共通モジュール・基盤の開発。
・基盤モデル研究チームへの現場フィードバック。

【事業開発チームとの協働】
・事業開発チーム（PM/BizDev）と連携し、顧客要件を技術タスクへ落とし込み、実装からデリバリーまでを担う。
・顧客・ドメイン専門家との技術的なディスカッションに参加し、技術的な制約と選択肢を説明する。

＜仕事の魅力点＞
・基盤モデルの内側まで踏み込める：API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。
・入社直後から実案件に関われる：大手製薬企業・大学病院との共同研究がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。
・「作って終わり」ではなく「使われるまで」を経験できる：モデル開発、PoC実装、顧客デモ、現場導入まで、Vertical AIのライフサイクル全体を一人のエンジニアとして一貫して担えます。
・立ち上げフェーズの少人数チーム：社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チームの開発プロセスや技術基盤づくりに初期から関わり、裁量を持って動けます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。
・ドメイン専門性とAI技術の両方を伸ばせる：医療・製薬という専門性の高い領域の知識を、顧客・研究者との協働を通じて実務で獲得しながら、最先端の生成AI技術を実装できます。
・横展開のスケール：医療・製薬で確立した手法を金融・製造業などの他領域へ展開し、ソフトバンクの法人顧客基盤・グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。
求める経験 / スキル
■応募資格（必須）
・機械学習・LLMを用いたプロダクトまたはPoCの開発経験（目安3年以上）
・医療・製薬・ヘルスケア領域における実務経験、または当該領域の顧客・研究者と技術的に対話しながら開発を進めた経験（目安3年以上）
・LLM、RAG、AIエージェントのいずれかを用いたシステムの設計・実装経験
・PythonおよびLLM/MLフレームワーク（PyTorch、Hugging Face、LangChain/LlamaIndex等）を用いた実装力
・Gitなどを用いたチームでの開発経験
・顧客やビジネスサイドと対話し、技術的な内容をわかりやすく説明できるコミュニケーション力
・ビジネスレベルの日本語に堪能であり、業務上支障なくコミュニケーションがとれること

■応募資格（歓迎）
・医療情報・医薬品情報の取り扱いに関する知識（3省2ガイドライン、GxP、薬機法、個人情報保護法の医療分野ガイダンス等）
・電子カルテ、臨床試験、MR/医薬情報、薬事文書などいずれかのデータ・業務プロセスへの理解
・医療系NLP、医療画像、バイオインフォマティクスなど関連分野での研究・開発経験、または当該分野の修士・博士学位
・LLMの継続事前学習・ファインチューニング（SFT、RLHF/DPO等）の実務経験
・モデル性能に関するベンチマークの設計・構築・評価改善の経験
・オンプレミス・閉域網環境でのMLシステムの構築・運用経験
・顧客向けPoC・受託開発・SIなど、顧客と直接対話しながら開発を進めた経験
・事業立ち上げフェーズの組織、または機能横断チーム（ビジネス×エンジニア）での就業経験
・Kaggle等のコンペティションでの実績、OSSへの貢献、論文執筆・学会発表などの対外的な技術活動

■求める人物像
・当社事業内容、ミッションに共感し、新たな事業への挑戦姿勢・意欲を持った方
従業員数
-
勤務地

東京都

想定年収

650 万円 ~ 1,800 万円

従業員数
-

【S&C】Data＆AIグループ コンサルタント

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
■以下の3ポジションの中からご経験、ご希望を踏まえてご推薦させて頂きます。
①データサイエンティスト
②データドリブンコンサルタント（アナリティクスコンサルタント）
③Artificial Intelligence コンサルタント

【1. データサイエンティスト】
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コンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。またコンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を追求するCenter of Excellence （COE） 機能を担います。

人工知能やアナリティクス（自然言語、処理音声処理、画像処理、機械学習、情報検索、統計モデリングなど）の深い理解を背景に、ビジネスの変革や成長に貢献します。

◆ 職務詳細
・お客様の経営課題に対するアナリティクス技術の活用余地の判断
・小規模/短期間でのアナリティクス適用のパイロット検証、および本格展開時の効果試算
・アナリティクス適用に当たっての業務・システムの課題抽出とチェンジマネジメント
・お客様の社内アナリティクス組織立ち上げ、および社内アナリティクス人材の育成
・ビジネス課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工
・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化
・パイロット検証結果や業務適用課題を踏まえてアルゴリズムのカスタマイズ・高度化
・ビジネスアナリティクスの技術書・実務書の執筆

様々な業界の知識を保有するコンサルタントや、数学やコンピューターサイエンスを得意とするデータエンジニアなど、多様な背景を持つ人材を幅広く採用し、常にチーム一丸となって世の中の難しい課題に挑んでいます。
しかし、一つだけチーム全員に共通しているものがあります。それは、チームの多様性が大きなチーム力を発揮することを理解し、他人との違いも、良いものであれば積極的に受け入れる、という柔軟性です。私たちはチームでパフォーマンスを最大化し、情熱を絶やすことなくお客さまに唯一無二の実践的なサービスを提供します


【2. データドリブンコンサルタント（アナリティクスコンサルタント）】
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データサイエンティストと経営コンサルティングサービスの能力を兼ね備えた専門集団のメンバーとして加わっていただきます。
「データ」を扱い、ビジネスと掛け合わせたコンサルティングを行っていきます。
■高度な分析経験がない方も成長できる環境であり、活躍されています■

業界専門知識×データ分析能力を駆使し、各業界向けのデータ主導コンサルティングサービスをクライアント企業へ提供しています。
購買データ、ライフログなどあらゆるデータを経営コンサルティングに結び付けるプラットフォームとしてデータ解析からビジネスプランニングまでを手掛けるCenter of Excellence （COE） 機能を担います。

顧客企業のサービスの利用者体験の視線からインサイトを抽出し、新しい視点に基づく事業やサービスアイデアを着想し、五感を用いて直感的に理解できる方法でアイデアを表現します。
また、デジタル化が生むディスラプションに対する本質的な理解に基づいた環境分析を行うとともに、顧客企業のサービス・収益・組織構造のみでなく、ミッション、歴史、文化も踏まえた顧客企業理解のもと、生活者視点に基づく新たな視点を加え、デジタル時代において顧客企業がとるべき事業ドメイン・主要戦略の方針を策定します。

◆ 職務詳細
・総合的なカスタマーエクスペリエンス創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・企業・業務・システムの課題抽出、デジタルを活用した変革テーマ企画・立案・実行推進
・セールス&マーケティング、サプライチェーンマネジメント、マニュファクチャリング、エンタープライズ領域などの顧客業界の経営課題を解決するためのデータ分析・コンサルティングサービスの支援


【3. Artificial Intelligence コンサルタント】
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AI(Artificial Intelligence)を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。AIは手段であって、目的ではありません。目的を鑑みた時にAIを使用しない方がいい時にはAIは使用せず、AIを使用すべき時にはカスタムのモデルでもパブリックのAI APIでも世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最適な形で企業におけるAI導入を推進します。
ToBeビジネス・システムのデザイン、現行データの評価やAIモデルの選定、AIモデルの構築(学習とテスト)、継続的なAI学習計画の立案を担当し、あらゆる業界・ソリューション・サービスに対するAI Poweredによる変革を創出します。

◆ 職務詳細
　- AI導入に必要となるデータの調査や解析
　- 要求事項やデータに即したAIのモデル選定
　- AsIsシステムの調査と整理
　- ToBeシステム像のデザイン
　- AIモデルの構築(学習/テスト)
　- 対話ログ等データ分析と継続的なAI学習計画の立案

・あるゆる業界の多様なテクノロジーが採用された大手企業に対してAI導入案件を推進するため、必要な幅広いビジネス/テクノロジー/データに触れることが可能です。AIに軸足は置きつつも、ビジネスドメインへのキャッチアップ意欲の高い方を歓迎します。
・弊社のグローバルネットワークを活用し、各国で活躍するAIコンサルタント/データサイエンティストとコミュニケーションを取りながら、自身の知見を広げていくことが可能です。
・ベンダから中立な立場で、クライアントに最も適切なソリューションを評価、選定することが可能です。AIテクノロジーの目利きとして特定のベンダー/ソリューションに縛られることのないコンサルテーションを提供することが弊社の最大の特徴の一つです。
求める経験 / スキル
以下いずれかに該当する方を募集しております。

【データサイエンティスト / データドリブンコンサルタント】
◆応募要件
・データ分析領域での業務経験1年以上
・データ可視化や分析手法、数学、統計学、分析ソフトウェアスキル （多次元分析、レポーティング、多変量解析、機械学習、深層学習、Tableau、PowerBI、R、Python、SAS、SPSS、等）
・プログラミングの知識、経験（R/Matlab/Python/SQL等）
・ビジネスレベルの日本語
・積極的に問題解決を進めることができるフットワークの軽さとコミュニケーションスキル

◆望ましい経験・スキル
・コンサルティング経験
・ビッグデータ分析・解析に係るプロジェクトの経験
・英語を用いた実務経験（ビジネスレベルの英語力、TOEIC750点以上、海外常駐経験等）

◆求める人材像
・論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力等、コンサルタントの基礎的能力、およびデータ分析経験のある方
・データ分析領域での業務経験又はデータ分析チームとの協業経験
・新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方
・前例のない課題に対しても、どのように対応したらよいのか自分なりに考え抜いて行動に移せることができる方
・社内外の様々なスキルを持った人を巻き込み、物事を進めるためのコミュニケーションを率先して取ることができる方

【AIアーキテクト】
◆応募要件
・ビジネスや業務への関心と、AIを中心とした幅広い技術に対する知識と実務経験
・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験1年以上
・フルスタックエンジニアとしてクラウド上でのアジャイル開発に関する知識と実務経験1年以上

◆望ましい経験・スキル
・日本語ビジネスレベル
・チームワーク指向の職場環境への適応、貢献、協調力・リーダシップ、積極的に問題解決を進めることができるフットワークの軽さ、コミュニケーションスキル
・AIに限らず新しいテクノロジーに対する興味関心と実際に試すフットワーク、人に説明する能力
・10人以上のウォーターフォール開発プロジェクト、または数名規模のアジャイル開発プロジェクトでの開発管理経験
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 1,800 万円

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

事業開発担当（事業戦略・経営企画・マーケティング）

株式会社Rist

  • CxO
仕事内容
■事業開発チームにおける役割：
・事業戦略スキル：中長期の事業ポートフォリオ・優先順位設計、投資判断のロジック整理
・経営企画スキル：全社的な経営目線でのKPI設計・投資判断
・マーケティングスキル：市場調査設計・STP・訴求資料づくり（親会社KCCSのマーケティング組織との連携を前提に、事業開発チーム側の実務を担う）

■求める成果：
・受託案件のソリューション化・資産化を通じた新規事業の戦略立案・実行推進
・市場調査・ターゲット顧客／競合分析・STP設計・訴求資料の作成によるマーケティング機能の内製化

■現在推進しているテーマ（例）：
・新しいソリューションの市場普及
・既存プロダクトのマーケティング強化、再ブランディング
・受託案件のソリューション化、資産化を通じた事業の柱づくり

※より詳細な業務内容は面談時にお伝えさせて頂きます。

【生成AIツールの業務利用】
生成AIツール利用ルールに基づき、業務での利用が可能です。
・Gemini／NotebookLM／Slack AI／Notion AI
　全社員が利用可能です。
・ChatGPT／Claude／Cursor／GitHub Copilot 等
　用途・情報管理の観点から、申請・許可制となります。
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・事業戦略スキル：中長期の事業ポートフォリオ・優先順位設計、投資判断のロジックを整理する力
・経営企画スキル：全社的な経営目線でのKPI設計・投資判断を行う力
・マーケティングスキル：市場調査設計・STP・訴求資料づくりの実務遂行力

[経験]
・事業戦略、経営企画、マーケティングのいずれかの領域における実務経験（3年程度）
・上記領域を横断して業務を推進した経験、またはそれに準じる経験

【求める人物像】
・Ristのミッションとバリューに共感できる方
・少人数のチームの中で、事業戦略・経営企画・マーケティングを横断して主体的に推進できる方
・限られたリソースの中でも優先順位をつけ、着実に成果を出すことに意欲のある方

【歓迎スキル】
・AI／DX関連事業における事業開発・マーケティング経験
・スタートアップやBtoB事業会社での事業企画・経営企画経験
・大手企業との協業・連携経験
従業員数
65名
勤務地

複数あり

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
65名

データコンサルタント/エンジニア - テクノロジー コンサルティング本部 (Data)

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
Big Data、Fintech、IoT、AI、等のような様々な要素を持つデジタルトランスフォーメーション案件において、データ活用のためのアーキテクチャと個々のソリューションの選定、活用のための組織の在り方などを定義し、その実現を推進するコンサルティングを行います。

◆役割・期待
クライアントのデータ活用の参謀として、最先端かつ幅広いソリューションを適用しながら、クライアントのデジタル化の根幹となるデータ活用のための戦略・アーキテクチャを描き、実際の構築にも携われることが醍醐味です。また、海外の専門家やデリバリセンターとも連携しながら、新しいソリューションをスピード感を持ちながらスケールさせるといったグローバルでの活躍の機会もご提供致します。

具体的には以下の5つのケイパビリティからお客様を支援しています。

① Data Strategy
データ活用と分析基盤構築の豊富な実績に裏打ちされた”実現性のある”データ戦略を策定

② Data Utilization
BIを中心としたデータ活用の業務への組み込みに向け、方針策定からプロセス検討、ソリューション導入・定着化

③ML/AI Engineering
ML/AIの業務アプリへの組み込みやML/AIモデル作成からデプロイまでの定型化など、データサイエンスの本番業務適用を支えるアーキテクチャ整備

④Data Integration
大規模システム間データ連携・統合とそれらのデータ管理に向けたソリューション導入をプランニングから導入まで幅広く実施

⑤Data Platform
大規模データ収集・蓄積・活用の全体アーキテクチャ策定から、最新テクノロジーに基づくデータ活用基盤の実装まで実施

＜具体的な業務内容例（一部）＞
・金融機関のBig Dataアーキテクチャ刷新
・流通業のデジタルマーケティングアーキテクチャ立案
・流通業のData Lakeのプランニング～実装
・製造業のデータ基盤のモダナイゼーション、他多数
下記は直近Data部門で携わった刷新的なPJです。
■福岡銀行、みんなの銀行
https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1300107.html
フルクラウド、モバイル完結型バンク
求める経験 / スキル
【全職位共通】

◆応募要件
システム開発・運用経験3年以上
・クライアントとのコミュニケーション能力
・システムの開発・運用経験（3年以上、サブリード以上でプロジェクトを推進した経験が望ましい）
・アナリティクス関連の開発プロジェクト経験（3年以上）or ITコンサルティング経験（3年以上）
・クラウドでの実装経験（AWS、Azure、Google）
・開発案件を通じた工程理解（Dep&Ops/SI）
・OSS等の新しい技術・知識を習得する意欲

◆望ましい経験・スキル
1.SI工程での企画・開発経験
DWH：Redshift/BigQuery/Teradata/Netezza/Greenplum/Redshift/NoSQL系/データストア等
Big Data基盤：Hadoop/Spark、等の並列分散処理基盤, ETL（Informatica、PowerCenter)
Data Integration基盤：Informatica、Talend、等

2.分析ツールの開発・業務活用経験
BIツール：Tableau、Qlik、PowerBI、Looker、MicroStrategy、データビジュアライゼーション、Visualization、Domo、quicksight　等

3.機械学習などによる分析結果の業務活用経験
統計学, 機械学習, ディープラーニングを活用した開発経験
主な開発言語/スキル：python, hadoop, Spark, Pyspark, Docker

4.AIの実務経験および幅広いAIのシステム開発の理解
機械学習、ディープラーニング、AIを使った開発経験：Watson, チャットボット, 自然言語, 音声認識, 画像認識, ブロックチェーン
主な開発言語/スキル：python, Node.js, Typescript, Scala

5.フロント(JavaScript)の経験, カスタム開発および分析画面のカスタム開発　
アジャイル開発、スクラム開発の経験
主な開発言語/スキル：Vue, Vue.js, React, React.js, Angular, Angular.js, chart.js, amCharts, D3.js, REST, RESTful, swagger, DDD　等
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 非公開

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

【AI・データ事業本部_ハイクラス】コンサル/アーキテクト/PM/プリセールス

株式会社テクノプロ

仕事内容
※ご経験に応じて最適なポジションをご提案差し上げます※


株式会社テクノプロは、2025年に世界最大級のPEファンドであるブラックストーンによる出資を経て、 新たな成長戦略を推進しています。
その一環として、 株式会社テクノプロ内に新カンパニー【コンサルティング・パートナーズ社】を設立しました。この新カンパニーは、 従来のエンジニア派遣を中心としたビジネスから、ソリューション提供型のビジネスモデルへの変革を牽引する中心的な存在となります。

　新カンパニーは、テクノプログループの技術力と顧客基盤を活かしながら、AI‧データ活用、業務変革支援、システム構築‧運用‧保守‧モダナイズを中心としたコンサルティング‧ SIの総合ソリューションを提供する予定です。

■所属部門
AI・データ事業本部

■役割・ミッション
・顧客課題起点でAI活用を推進するリーダー

■業務内容
・情シス・業務部門へのヒアリングを通じた業務理解・課題分析
・クライアントの現状業務/データ活用状況の整理、目指す業務姿の構想
・AI活用テーマ・技術の選定
・PoC（計画・KPIの策定、技術実装、検証、評価）
・業務要件を踏まえた本番実装への橋渡し（システム要件・データ連携方法等への落とし込み）
・開発チームを率いた本番実装
・顧客人材へのAI・データ活用教育/社内定着化の計画・実行


変更の範囲:当社の定める業務
求める経験 / スキル
■必須スキル ·経験
　・AI・データ活用領域において、業務部門との折衝を通じて業務要件を整理した経験
　・プロジェクトにおけるメンバーのマネジメント経験
　・AI・機械学習・データ分析に関する技術的知見
　・製造業におけるAI活用に関する知見
　・顧客人材向けのAI／データ活用のチェンマネスキル
　・製造業業務に関する基礎的な理解

■歓迎スキル·経験
・生成AI／LLM を用いたソリューション開発経験
・PoCから本番化させ、ビジネスインパクトを出した実績
・製造業・流通等の現場実装の知見
・顧客の業務部門と直接対話し要件を定義した経験


■フィットする人物像
・データを活用して課題解決に取り組む意欲がある方
・新しい技術や領域に積極的に挑戦できる方
・顧客やチームと円滑にコミュニケーションを取れる方
・複数案件を並行して進められるタイムマネジメントカを持つ方
従業員数
25,697名 （2025年6月末現在）
勤務地

東京都

想定年収

1,100 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
25,697名 （2025年6月末現在）

BT23　【新規AI SaaS事業】 AI駆動開発コンサル(Deployment Strategist)＜東京 浜松町＞

コニカミノルタ株式会社

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
【部門について】
ICW事業は、AIの力で企業や社会が抱える課題を解決する「AI SaaS事業」です。社会的なインパクトと事業成長の両立を目指し、スタートアップのようなスピードと裁量を持って、企画・開発から事業化、顧客への利用定着まで一気通貫で挑戦できます。自らのアイデアをサービスとして形にし、顧客の働き方や社会のあり方を変えながら、事業そのものを成長させられることが最大の魅力です。

【解決したい課題】
ICW事業では、AIが開発プロセスを自律的に進め、人が重要な判断・承認に集中する「AI駆動開発」の実現に向け、顧客企業の開発組織をAI Nativeな開発プロセスへ変革するサービスの事業化を進めています。本サービスの立ち上げには、顧客の開発組織・ワークフローを分析し、導入方針の設計とプロジェクトをリードするAI駆動開発推進役と、顧客現場に入り込み、導入後の活用・定着・改善を支えるFDEの両輪が不可欠です。顧客ごとの環境に即した導入から現場定着までを一貫して支援できる体制を強化し、開発生産性と市場投入速度の飛躍的な向上、品質の安定化、エンジニアがより創造的な判断に集中できる組織への変革を実現するため、今回の採用を行います。

【仕事内容】
本ポジションでは、顧客へのAI駆動開発フレームワークの導入責任者として、顧客の開発組織、開発プロセス、技術環境、組織課題を分析し、ICWが提供するAI駆動開発フレームワークの適用方針および導入ロードマップを設計していただきます。
顧客の開発プロセスをヒアリング・分析・再設計し、顧客のマネジメント層、開発責任者、エンジニア等との合意形成を行いながら、導入プロジェクト全体をリードする役割です。
具体的な技術実装や導入後の現場伴走については、社内エンジニアやFDEと連携して進めます。本ポジションがすべての技術実装を自ら担うのではなく、導入方針を定め、必要な専門人材を巻き込みながら、AI駆動開発の導入、顧客組織の変革、開発生産性の向上に責任を持ちます。

【職務内容】
・顧客の開発組織、開発プロセス、役割分担、技術環境、品質管理方法等のヒアリング・分析
・トライアル／PoCから本格導入までのプロジェクト計画策定およびプロジェクトマネジメント
・AI駆動開発の導入に伴う、役割、開発ルール、業務プロセス、評価方法等の変革推進
・顧客のマネジメント層、開発責任者、エンジニア、関連部門等との合意形成
・開発リードタイム、品質、AI活用状況等のKPI設定および導入効果の評価
・導入を通じて得られた課題・知見の整理および、サービス・フレームワーク改善へのフィードバック

※顧客先への定期的な訪問や、プロジェクトの状況に応じた一定期間のオンサイト対応を含みます。

【ポジションの魅力】
・生成AIツールの導入にとどまらず、顧客企業の開発プロセス、組織体制、エンジニアの役割そのものを変革する仕事です。
・顧客の経営・マネジメント層が持つ事業課題と、開発現場が抱える技術・プロセス上の課題をつなぎ、開発生産性向上に直接貢献できます。
・構想や提案だけで終わらず、実際の開発プロジェクトへの導入、効果検証、組織展開まで一貫してリードできます。
・社内エンジニアやFDEとチームを組み、それぞれの専門性を生かしながら顧客変革を実現できます。
・複数の顧客への導入を通じて、AI時代の開発組織変革に関する専門性と再現可能な方法論を形成できます。
・将来的には、AI駆動開発導入責任者、シニアソリューションアーキテクト、トランスフォーメーションリード、サービス責任者等のキャリアを目指すことができます。

【期待する役割】
AI駆動開発コンサルは、「フレームワークを作る人」ではなく、「フレームワークを使って顧客の開発組織を変革する人」です。
顧客の現状を分析し、目指す姿と導入ロードマップを描き、関係者を巻き込みながら導入プロジェクトを前進させていただきます。すべての技術実装や現場支援を一人で担うのではなく、社内エンジニアやFDEを適切に巻き込み、AI駆動開発の導入、顧客組織の変革、開発生産性向上に責任を持つことを期待します。

【リモートワーク頻度】
週１回程度出社

【転職者へのメッセージ】
コニカミノルタは人を大切にし、個の意見を尊重する風土をもった会社です。ワークスタイルバランスや業務内容も各個人の考え・キャリアプランをできるだけ考慮するよう努めています。一緒に個人・会社両面で成長を成し遂げていきましょう。あなたのチャレンジをお待ちしております。
コニカミノルタという安定した母体の中、新規事業の立ち上げというポジションのため、大企業とは思えないスピード感と裁量を持って仕事を行うことが出来ます。自分の意思で物事を判断し、自身で手を動かしたい方にとっては理想的な環境だと思います。一緒に個人・会社両面で成長を成し遂げていきましょう。あなたのチャレンジをお待ちしております。

【関連URL】
AI_SaaS_by_Konica_Minolta_Intelligent_Connected_Workplace
https://icw-ai-saas.konicaminolta.jp/?gad_source=1&gad_campaignid=24100190358&gbraid=0AAAABEcMq1-kw6QyhxrIE3zULqghpELDI&gclid=Cj0KCQjwnbrUBhDOARIsAKKhPpf5noT-R8sFzGRK2bLOEVaScPNC5BigZ9oALa4N91KNAfnOazv4IbEaAikKEALw_wcB

人と会社の新しい関係を考えるメディア「シン・企業人」
https://shin-kigyojin.konicaminolta.com/

Imaging Insightコニカミノルタブログ
https://img-insight.konicaminolta.com/

【遠方から転職を検討する方へ】
当社では、遠方から転職される方を対象に借上げ社宅制度を用意しています。
家賃の約70％を会社が負担し、転居に伴う住居費の負担を軽減します。
勤務先や家族構成により上限・負担率は異なりますが、最大7年間、キャリア入社者の住居負担をサポートします。
（適用可否は社内規定に基づき決定します）
求める経験 / スキル
【必須要件】
・システム、ソフトウェア、開発基盤、開発ツール等の導入プロジェクトをリードした経験：３年以上
・顧客または社内の開発組織・利用部門へのヒアリングを通じて、現状、課題、要件を整理した経験
・ソフトウェア開発ライフサイクルに関する知識・経験
要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、リリース／運用等の全体像を理解していること
・開発プロセス、業務プロセスまたは組織の運用方法を設計・改善した経験
・生成AIおよび生成AIを活用したソフトウェア開発に関する基本的な知識・利用経験
※自ら高度なプログラムを設計・実装する能力や、AIエージェント基盤、AI駆動開発フレームワークを一から開発した経験は必須ではありません。

【歓迎要件】
・ソフトウェア開発組織を対象とした業務改革、組織変革、技術コンサルティング等の経験
・Claude Code、GitHub Copilot、Cursor等の生成AI開発支援ツールを利用した経験
・アジャイル開発、スクラム、DevOps、CI/CD、Developer Experience等に関する知識・経験
・開発リードタイム、品質、利用状況等の指標を用いた効果測定・改善経験
・プロフェッショナルサービス、テクニカルコンサルティング、ソリューションアーキテクト等の経験

【求める人物像】
・技術導入そのものではなく、顧客の開発生産性向上や組織変革をゴールとして考えられる方
・顧客の要望をそのまま受け入れるのではなく、本質的な課題と変革すべきポイントを見極められる方
・構想や計画を作るだけでなく、関係者を巻き込み、実行と成果創出まで責任を持てる方
従業員数
3,922名 （連結　35,631名※2025年3月現在）
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 1,700 万円

従業員数
3,922名 （連結　35,631名※2025年3月現在）

AIエンジニア　★世界トップクラス（国内NO.1）の半導体製造装置メーカーグループ★

東京エレクトロン宮城株式会社

仕事内容
【職務内容】
■Smart Factory実現の為、生成AIを用いたシステムの企画/開発/運用

【具体的に】
■生成AIを用いたシステムの開発/運用
■プロジェクトの企画／支援
■社内外コミュニケーション

【ミッション】
Smart Factory実現へ向け、TMLのビジョンと社員の思いをつなげ、支えて活動を推進する。
経営陣・社員の思いを行動につなげる道しるべを作り、​仕組を整え、後押しする。​

【仕事内容と働く環境について　動画③】
https://ondemand.seminar.vcube.com/ondemand/os/e860cdc88439e21f1a29c53f06ecf673e3f27d92
求める経験 / スキル
【必須要件】
■LLM言語モデルを利用したシステム開発の経験
■生成AIに関する専門知識

【歓迎要件】
■AOAI、Power Platform等の利用経験
■外部ベンダーコントロールの経験
■データマネジメント/データガバナンスに関連する経験

【求める人物像】
■変化する状況に対して柔軟性を持って計画や戦略を修正し、新たな課題に対応出来る方
■コミュニケーション能力が高く、チームメンバーと協力して共に成果を創り出すことができる方
従業員数
2,114名 （2024年4月1日現在）
勤務地

宮城県

想定年収

690 万円 ~ 1,580 万円

従業員数
2,114名 （2024年4月1日現在）

テックリード

金融事業会社

  • 上場企業
仕事内容
【職務内容】
社内外の生成AIプロダクトに関わる各開発チームを横断的に技術支援するソリューションテックリードのポジションです。技術評価・アーキテクチャ設計・知見の標準化を通じて、組織全体の生成AI開発力を引き上げていただきます。

自らコードを書くことよりも、技術的な知見をもとに横断で設計・評価・意思決定を支え、開発チームを牽引することが主な役割です。

【具体的な業務内容】
＞技術評価・本番導入判断
・生成AI関連技術の調査、PoC設計、技術評価、本番導入判断（Go/No-Go）
・要件・ユースケースに応じたLLM選定と方式設計
・RAG・エージェント・プロンプト・評価(eval)・ガードレール等の技術選定
・AIアプリケーションの品質管理支援

＞アーキテクチャ設計・レビュー
・プロダクト／案件横断のアーキテクチャレビュー・設計
・セキュリティ・可用性・監査性・コストを考慮した本番アーキテクチャ設計

＞技術知見の標準化・展開
・共通基盤／共通部品／設計ガイドライン／技術標準の設計と、各プロダクトへの適用可否判断・整備
・開発チーム向けのナレッジ共有、勉強会、技術相談への対応
・取り組みの社内外への発信（登壇・記事等）

＞関係者連携
・ベンダー・関係部署との技術折衝

※ご経験に応じて、上記のいずれかの業務をお任せします
求める経験 / スキル
【必須要件/must】
〇ソフトウェアエンジニア／システム開発の実務経験をベースに、以下いずれかの役割経験
　・複数チーム／プロダクトを横断するテックリード・アーキテクトとしての経験
　・エンジニアリングマネージャー／VPoE／CTO等、技術的な意思決定に責任を持つ立場での経験
　・シニアIC（スタッフ／プリンシパルエンジニア等）として、設計・技術選定を主導した経験
〇本番運用を前提としたシステム／アプリケーションの設計・アーキテクチャ設計の実務経験
〇新しい技術を評価し、採否や導入方針を技術的根拠に基づいて判断・提案した経験

【歓迎要件/want】
・生成AI／LLMを用いたアプリケーションの設計・開発経験（RAG・エージェント・プロンプト設計・評価・ガードレール等のいずれか）
・パブリッククラウド（AWS／Azure／GCP）での本番アーキテクチャ設計・運用の知見
・高可用性・高セキュリティが要求される環境での非機能要件設計（監査性・コスト最適化を含む）
・共通基盤・プラットフォーム・SDK・設計ガイドライン等の整備と、社内展開・浸透の経験
・技術登壇、技術記事執筆、OSS活動など、社外への技術発信の経験
・0→1（構想～デモ）／1→10（PoC）／10→100（本番化・運用）の複数フェーズを跨いだ経験
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 1,500 万円

AIエージェントエンジニア／フレックス

株式会社JDSC

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
■ 担っていただきたい役割
AXによって、業務の中でのAI活用を大きく拡大するために、
AIエージェントエンジニアとして尽力していただきます。
具体的には以下のような業務に携わっていただきます。
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

■ キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

■働き方
JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています
・書籍購入認証
・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765 )
・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
・インディングエージェントの補助
・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
・社会人修士・社会人博士支援制度

■プロジェクト事例

・JERAとJDSCが太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発
　https://jdsc.ai/news/news-3078/

・ダイキン、AI活用でエアコンの故障・品質管理を強化
　https://jdsc.ai/news/news-3209/

・JDSCとセンコーが物流倉庫作業工数の削減に向け「AI職長プロジェクト」のパイロット運用を開始
　https://jdsc.ai/news/news-3007/

・電力データとAIによるフレイルリスク検知と保険会社の社会貢献活動を組み合わせた官民連携でのフレイル予防を社会実装
　https://jdsc.ai/news/news-3524/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・エンジニアとしての開発経験（2年以上）
※AIエージェントエンジニアの経験は不問。


【歓迎スキル】
・Pythonを用いた開発経験
・多様なソフトウェアの開発および運用経験(例: モバイル、ネイティブ、PWA、ハードウェア、データ基盤等)
・LLMを用いた開発、RAGの開発経験
・モダンな開発環境を使用した開発経験
・AIエージェントに関する知見
・Databricks、snowflake等クラウド型データウェアハウス（DWH）に関する知見
※学歴や特定の資格は不問です。

【求める人物像】
・会社のミッションである「Upgrade Japan」に共感いただける方
・大企業のAX（AIトランスフォーメーション）に関心のある方
・AIを用いた次世代型業務のあるべき姿の模索・提案・実現に魅力を感じる方
・顧客企業のビジネス領域にも関心を持ち、顧客の視点で問題解決に取り組める方
・0 → 1の挑戦を楽しむことができる方
従業員数
223名 （（2026年4月時点））
勤務地

複数あり

想定年収

620 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
223名 （（2026年4月時点））

【DigitalCore】AIエンジニア

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。

◆役割・期待
業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。

◆業務内容
・ お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発
・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進
・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革
・生成AIを活用したソリューションの開発、導入
・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造

◆AIエンジニアの魅力
最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。
また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。
求める経験 / スキル
◆応募要件
・システム開発経験
・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず)
・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験

◆望ましい経験・スキル
・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, AIエージェント、LLMOps/MLOps等)
・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAGアーキテクチャやエージェントフレームワークを利用した生成AIシステム開発、等)に関する知識と実務経験：OpenAI, Gemini, Claude, NVIDIA, LLMOps/MLOps, LangChain/LangGraph/LangSmith/LangFuse
・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験
・PythonやJavaなどのプログラミング言語への精通と、ソリューション、フレームワーク、ライブラリ(例：TensorFlow、PyTorch、Keras)の実務経験
・アジャイル開発に関する知識と実務経験
・クラウドサービスおよびクラウドネイティブ技術に関する知識：Google, AWS, Azure
・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性のAIソリューションを設計、実装、管理する能力
・オフショア開発および開発管理に関する実務経験
・英語(ビジネスレベル)

補足：AI技術に関わる経験は必須ではありません。システム開発における素地があり、新しい技術や働き方に意欲があれば、入社後にキャッチアップできるように育成、サポートします。
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

【I&E】Data＆AIグループ コンサルタント

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
以下のようなプロジェクトでのご活躍を想定したポジションです。

【 データサイエンティスト】
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コンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。またコンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を追求するCenter of Excellence （COE） 機能を担います。

人工知能やアナリティクス（自然言語、処理音声処理、画像処理、機械学習、情報検索、統計モデリングなど）の深い理解を背景に、ビジネスの変革や成長に貢献します。

◆ 職務詳細
・お客様の経営課題に対するアナリティクス技術の活用余地の判断
・小規模/短期間でのアナリティクス適用のパイロット検証、および本格展開時の効果試算
・アナリティクス適用に当たっての業務・システムの課題抽出とチェンジマネジメント
・お客様の社内アナリティクス組織立ち上げ、および社内アナリティクス人材の育成
・ビジネス課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工
・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化
・パイロット検証結果や業務適用課題を踏まえてアルゴリズムのカスタマイズ・高度化
・ビジネスアナリティクスの技術書・実務書の執筆

様々な業界の知識を保有するコンサルタントや、数学やコンピューターサイエンスを得意とするデータエンジニアなど、多様な背景を持つ人材を幅広く採用し、常にチーム一丸となって世の中の難しい課題に挑んでいます。
しかし、一つだけチーム全員に共通しているものがあります。それは、チームの多様性が大きなチーム力を発揮することを理解し、他人との違いも、良いものであれば積極的に受け入れる、という柔軟性です。私たちはチームでパフォーマンスを最大化し、情熱を絶やすことなくお客さまに唯一無二の実践的なサービスを提供します


【データドリブンコンサルタント（アナリティクスコンサルタント）】
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データサイエンティストと経営コンサルティングサービスの能力を兼ね備えた専門集団のメンバーとして加わっていただきます。
「データ」を扱い、ビジネスと掛け合わせたコンサルティングを行っていきます。
■高度な分析経験がない方も成長できる環境であり、活躍されています■

業界専門知識×データ分析能力を駆使し、各業界向けのデータ主導コンサルティングサービスをクライアント企業へ提供しています。
購買データ、ライフログなどあらゆるデータを経営コンサルティングに結び付けるプラットフォームとしてデータ解析からビジネスプランニングまでを手掛けるCenter of Excellence （COE） 機能を担います。

顧客企業のサービスの利用者体験の視線からインサイトを抽出し、新しい視点に基づく事業やサービスアイデアを着想し、五感を用いて直感的に理解できる方法でアイデアを表現します。
また、デジタル化が生むディスラプションに対する本質的な理解に基づいた環境分析を行うとともに、顧客企業のサービス・収益・組織構造のみでなく、ミッション、歴史、文化も踏まえた顧客企業理解のもと、生活者視点に基づく新たな視点を加え、デジタル時代において顧客企業がとるべき事業ドメイン・主要戦略の方針を策定します。

◆ 職務詳細
・総合的なカスタマーエクスペリエンス創出のためのデータドリブンコンサルティング
・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援
・企業・業務・システムの課題抽出、デジタルを活用した変革テーマ企画・立案・実行推進
・セールス&マーケティング、サプライチェーンマネジメント、マニュファクチャリング、エンタープライズ領域などの顧客業界の経営課題を解決するためのデータ分析・コンサルティングサービスの支援


【Artificial Intelligence コンサルタント（AIコンサルタント）】
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AI(Artificial Intelligence)を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。AIは手段であって、目的ではありません。目的を鑑みた時にAIを使用しない方がいい時にはAIは使用せず、AIを使用すべき時にはカスタムのモデルでもパブリックのAI APIでも世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最適な形で企業におけるAI導入を推進します。
ToBeビジネス・システムのデザイン、現行データの評価やAIモデルの選定、AIモデルの構築(学習とテスト)、継続的なAI学習計画の立案を担当し、あらゆる業界・ソリューション・サービスに対するAI Poweredによる変革を創出します。

◆ 職務詳細
　- AI導入に必要となるデータの調査や解析
　- 要求事項やデータに即したAIのモデル選定
　- AsIsシステムの調査と整理
　- ToBeシステム像のデザイン
　- AIモデルの構築(学習/テスト)
　- 対話ログ等データ分析と継続的なAI学習計画の立案

・あるゆる業界の多様なテクノロジーが採用された大手企業に対してAI導入案件を推進するため、必要な幅広いビジネス/テクノロジー/データに触れることが可能です。AIに軸足は置きつつも、ビジネスドメインへのキャッチアップ意欲の高い方を歓迎します。
・弊社のグローバルネットワークを活用し、各国で活躍するAIコンサルタント/データサイエンティストとコミュニケーションを取りながら、自身の知見を広げていくことが可能です。
・ベンダから中立な立場で、クライアントに最も適切なソリューションを評価、選定することが可能です。AIテクノロジーの目利きとして特定のベンダー/ソリューションに縛られることのないコンサルテーションを提供することが弊社の最大の特徴の一つです。
求める経験 / スキル
【あると望ましい経験・能力】
■論理的思考力
（ロジカルに物事を捉え、端的にアウトプットすることが可能な方）
■コミュニケーション能力
（国籍問わず社内・社外様々な利害関係者と良好なコミュニケーションが取れる方）
■マーケティングまたは、データアナリティクスのご経験
■AI導入、活用経験
■ビジネスレベルの英語力（読み書き会話）
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

【テックビジネスリード部】アプリケーションアーキテクト

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

仕事内容
【募集部署の概要・ミッション】
大手通信キャリアの通信インフラ、サービス開発、法人ビジネス、AI基盤開発などの大規模案件の獲得や顧客と協業したビジネス開発といったプリセールス領域をエンジニア組織として任されています。通信キャリアの投資がAI領域に重点的に展開されている中で、AI（機械学習、LLM、RAG、エージェント）に関連した技術スキルと、AIが活用するAI Readyなデータのエンジニアリングするスキルセットをもったアーキテクト人材の確保が急務となっており、即戦力人材を求めております。

【業務内容】
大手通信キャリアのAIに関連した基盤開発やプラットフォーム開発のアーキテクトとして、提案/見積、検証、グランドデザインの策定などを含めたプリセールス活動、ポストプロジェクトにおけるアーキテクトとしての技術支援を担当いただきます。

＜案件事例＞
①数十億規模のAI基盤開発プロジェクトのプリセールス
②大手法人顧客向けのAIを活用した開発案件プロジェクトのプリセールス
③フィジカルAIの技術調査、企画、検証

【このポジションの魅力】
AIやデータ活用を中心にこれからのビジネス獲得に向けて技術を組み合わせた0から1を生み出すようなプリセールス活動を経験できます。この経験の中で様々な技術に触れることでご自身のキャリアを支える力が身に付きます。
キャリアパスは管理職の他、スペシャリスト職があり、様々な選択しがあります。

【組織構成・雰囲気】
キャリア入社と新卒入社がおよそ半数ずつ、年齢層も20代～50代まで幅広く、多様な社員が活躍している部署です。年齢が離れていてもフラットに会話や議論がなされており、チームとしてまとまりながらも、個人が尊重される雰囲気があります。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・アプリケーション開発経験/開発リーダー経験（Pythonなど）
・データエンジニアリング経験（ETL、レイクハウスなど）
・AIに関する基礎知識
・コミュニケーションに優れ、新しいことにチャレンジするマインド

【歓迎（WANT）】
・システムアーキテクトやテックリードとしてのリーダー経験
・機械学習や深層学習などの実装経験
・LLMのファインチューニング経験
・RAG、AIエージェントの開発経験
・NVIDA AI EnterPriseの知見"
従業員数
6,425名 （CTCグループ 12,862名（2026年4月1日現在））
勤務地

東京都

想定年収

900 万円 ~ 1,800 万円

従業員数
6,425名 （CTCグループ 12,862名（2026年4月1日現在））

【DigitalCore】【関西勤務】クラウドファーストネットワーク コンサルタント

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
◆業務内容
・ネットワークのクラウド化、5G、ゼロトラスト、リアルタイムオペレーション等、あらゆる業種のあらゆる企業にとってネットワークが重要課題となっています。
・Journey To Cloud（J2C）においてもネットワークは重要なコンポーネントの一つですし、産業変革を生み出すソリューションはAIに5Gを中心としたネットワークで情報伝達を行うことで可能になるともいえます。
・これらの課題・ビジネスニーズに応えるため、ネットワークに関するスペシャリストとして、お客様のネットワークビジネスを支援・推進していきます。

◆プロジェクト事例
・大手移動体通信事業者のクラウドネイティブのネットワーク立ち上げ支援
・5G/Local5Gサービス立ち上げ支援・通信キャリアにおけるネットワークのソフトウェア
・クラウド化の支援
・次世代エンタープライズネットワーク（企業LAN/WAN）の検討
・SASE（Secure Access Service Edge、Network＋Security）の検討
・構築支援
求める経験 / スキル
◆応募要件

・ネットワークに関する知見
・経験※通信事業会社、通信機器ベンダー、コンサルティング会社など

■望ましい経験・スキル
コンサルティング経験や英語の実務経験があれば尚可

■期待するヒューマンスキル
・コミュニケーション能力
・論理的思考力
・チームワーク、巻き込み力
・セルフスターター
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

大阪府

想定年収

663 万円 ~ 非公開

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

【DigitalCore】【関西勤務】Technology for Living Systems/ Accenture Technology

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
◆業務内容

【コンサルタント／エンジニア共通】本ポジションでは、業務の可視化・分析を起点に、生成AIや自動化技術を活用した業務改革を推進し、お客様である企業や公的機関の生産性向上と価値創出に寄与します。

企業に散在する業務資料・PC操作ログ・各種行動データをもとに、現状の業務をデジタルツイン上の再構築、業務分析を通して業務の自動化を設計・実装します。これらを最新の生成AI技術や、アクセンチュアのBPRスキル、Celonis/Splunk/ServiceNow等のプラットフォームなどを生かして行います。

◆具体的な業務内容

【インテリジェントオートメーション コンサルタント】
・現行業務プロセスの可視化・分析および自動化対象の特定
・生成AI／AIエージェント導入を前提とした業務改革構想・To‑Be設計
・クライアントの自律的な業務自動化推進に向けた方針策定・人材育成支援
・業務×テクノロジーを統合した改革ロードマップ・全体アーキテクチャ設計
・現場と一体となった改革推進・チェンジマネジメント

【インテリジェントオートメーション エンジニア】
・クラウド環境（AWS／Azure／GCP）上での生成AI・AIエージェント基盤の設計・実装
・Python等を用いたAI活用アプリケーションの開発・運用設計
・RPA、ワークフロー、AI-OCR等を用いた業務自動化ソリューション開発
・データ／ログ基盤（例：Splunk）を活用した業務分析・可視化・技術選定・非機能要件を踏まえたアーキテクチャ設計

◆部門・組織の魅力

このポジションが所属するTechnology for Living Systems（TfLS）は、生成AI、業務自動化、プロセスマイニング、データ分析などの先端技術を組み合わせ、企業の業務改革を構想から実装、定着まで一気通貫で支援する組織です。

・業務改革とAI活用を分断せず、価値創出まで責任を持つ体制
・グローバルアセットと最先端生成AIを積極活用
・自身の生産性向上にも生成AIを取り入れる文化

◆プロジェクト事例

・大規模全社業務変革プロジェクト（業務可視化〜自動化実装）
・生成AIによる業務ドキュメント・操作ログ解析
・業務構造・業務量・属人化ポイントの可視化
・業務デジタルツインの構築支援
・To‑Be業務設計に向けた業務整理・BPR
・RPA／AI-OCR／チャットボット導入・定着化支援
・クライアントと伴走した業務変革推進
・RPA導入教育
求める経験 / スキル
◆応募要件

経験：以下いずれかの経験を3年以上
・業務自動化／生成AI／RPA等の導入・開発
・クラウド環境での業務システム開発・運用
・上記領域におけるアーキテクチャ設計・技術リード
※コンサルタント職は、実装経験が浅くても業務改革推進経験があれば可

スキル：業務理解力、論理的思考力
■望ましい経験・スキル
・お客様の現場に入り、課題を構造化した経験
・プロセスマイニングを用いた業務分析
・統計学・機械学習の基礎知識
・英語での業務コミュニケーション能力

■期待するヒューマンスキル
・不確実な状況でも仮説を立て行動できる主体性
・現場視点とテクノロジー視点を往復できる思考力
・お客様と信頼関係を築くコミュニケーション力
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

大阪府

想定年収

663 万円 ~ 非公開

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

【DiditalCore】生成AIを軸とした設計・運用エンジニア（ITXO） / ITXO-AMS-HPS名古屋

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
名古屋を中心とした東海エリアに身を置きながら、東京、関西オフィスと同様に全国/グローバルの案件に携わることが可能です。

◆業務内容
生成AIを軸としたDevOps/SREのアーキテクチャ導入やその運用を、主体的に推進できるITエンジニアを募集いたします。
官公庁の顧客をメインに担当いただき、DevOps/SREを前提としたクラウドアーキテクチャに生成AIを補完し、信頼性の高い開発・運用の仕組みをリードしていく部隊でご活躍いただくことを想定しております。
また官公庁の特性として、オンプレミス環境が多いため、AWSを用いたガバメントクラウドへの移行も行っていただきます。その後はガバメントクラウドにどのように生成AIツールを導入し業務課題を解決できるかのコンサルティングも行っていただく予定です。


◆キャリアパス・将来性
生成AIの専門家、生成AI以降の次世代システム運用の専門家、先端テクノロジーに関する専門知見や実践知見を身につけることができます。
弊社AI関連の他組織との違いとして、DevOpsやシステム運用をメインフィールドにし、導入までをサポートするポジションとなっております。
求める経験 / スキル
◆応募要件
・Pythonを用いたアプリ開発や業務自動化の経験
・業務自動化に対する熱い気持ち
・AWS、Azure、GCPなどのクラウドアーキテクチャを前提としたシステムコンサルティング・導入・実装の経験
・生成AIを用いた業務自動化・効率化の経験(プロンプトエンジニアリングによる業務課題解決、LangChain等によるRAG構築)

◆望ましい経験・スキル
・AWS、Azure、GCPをベースとしたエンタープライズ向け生成AIアプリの開発・導入の経験(Bedrock、AzureOpenAI、Vertex AI等の利用)
・DevOps/SREモデルの企画・導入・実装の経験(CI/CD等の構築・実装・改善)
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

愛知県

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

【Technology】AI駆動開発コンサルタント/エンジニア(CDAI)

アクセンチュア株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
■概要
本ポジションは、AI駆動開発（AI-SDLC） に関する戦略コンサルティングとエンジニアリングの両面から企業の開発変革を支援する専門家チームです。高度な専門性に加え、グローバル企業の最先端事例や蓄積されたノウハウを駆使し、お客様のビジネス価値を最大化することをミッションとしています。

■具体的な業務内容:
• AI駆動開発戦略の企画・立案: 生成AIや機械学習など最新AI技術を組み込み、ビジネス要件を満たす全社的なソフトウェア開発ライフサイクル戦略を策定

• AI統合ロードマップの策定: 経営層や現場と連携し、ビジネス要件とAI技術要件を統合した開発ロードマップを作成

• 新規開発基盤・ガバナンス構築: エンタープライズ規模に対応したコンテキストエンジニアリング手法やAIエージェント連携を活用し、次世代の開発プラットフォームおよびガバナンス体制を設計・導入

• エンドツーエンドの技術支援: フルスタックなケイパビリティを活かし、AIアシスタント開発環境の構築や自動コード生成ツール導入など、開発プロセス全体にわたる一気通貫でのコンサルティング支援

• 最新事例・技術動向の分析と提案: お客様の経営課題解決に資する最新事例や技術トレンドを調査分析し、AI駆動型開発によるソリューションを提案

◆本ポジションの魅力:
• 市場価値の高いキャリア形成: アクセンチュアならではの大規模かつ難度の高いプロジェクトに参画し経験を積むことで、市場価値の高いスキルを構築できます

• 戦略×技術で生むインパクト: 戦略と技術の両軸で、国内外のトップ企業であるお客様の変革をリードし、企業全体や社会に大きなインパクトを生み出します

• エキスパート集団での成長: 各領域のエキスパートが集うチームの中でフルスタックの能力を発揮しながら、自身も成長できる環境があります

• 最先端テクノロジーへのアクセス: グローバル企業で培われたベストミックスの技術や製品知見を駆使した最先端プロジェクトに携われる刺激的な環境です

• 戦略から実装まで関与: テクノロジー組織の一員として、戦略立案から実装までソフトウェア開発の全フェーズに戦略的に関与できるため、常に最新技術に触れつつスキルを磨き、技術の陳腐化とは無縁のキャリアを築けます

• トップ企業への価値貢献: 経営視点でAIソリューションの価値を提案し、日本および世界のトップレベル企業の変革を支援し成長直接貢献できることは、エンジニアにとってこの上ないやりがいです
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
• ソフトウェア開発、AIエージェントに関するスキル: ソフトウェア開発全般や以下に類するスキルや実務経験をお持ちの方　
‐AI駆動開発ツール（Claude Code、GitHub Copilot、Cursorなど）を用いたサービス開発　
‐ モダンなソフトウェアサービスの設計・開発・運用（フロントエンド、バックエンド、プラットフォーム、MSA全般など）　
‐ コンテキストエンジニアリング（VectorDBやGraphDBなどを用いた、コンテキストストアの設計・開発、ブラウンフィールドシステムからのリバース・コンテキストなど）

• 新技術への挑戦意欲: 最先端のテクノロジーの力で企業変革を推進したい方• 広範な領域への対応力: 戦略策定から実行支援まで幅広い領域に挑戦する意欲のある方

• 論理的思考・コミュニケーション: 論理的思考力や高いコミュニケーション能力を活かし、お客様の課題を多角的に解決したい方

• 学習意欲と好奇心: グローバル規模のプロジェクトや最新技術に興味があり、学習意欲・探究心が高い方

【歓迎（WANT）】
• AIエージェントシステムの設計・開発
• 生成AI活用におけるガバナンス知見
• IT/DX戦略コンサルティングや大規模システムのアーキテクチャ設計、エンタープライズアーキテクチャの実務経験
• DevOps/SRE/プラットフォームエンジニアリングの知識・経験
• 大規模なレガシーシステムのモダナイゼーションやITトランスフォーメーションのプロジェクト経験• グローバルプロジェクトの遂行経験（英語での業務推進経験）
従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））
勤務地

東京都

想定年収

480 万円 ~ 2,000 万円

従業員数
29,000名 （※日本のみ（2026年3月1日時点））

セールス・事業開発（営業組織の立ち上げメンバー）

SigmaBrain株式会社

仕事内容
【概要】
製造業・卸売業を中心とする法人顧客に対し、基幹システム・AIシステムの提案を行う法人営業です。決められたサービスを販売するのではなく、顧客が抱える経営・業務上の課題を整理し、AIコンサルタント／FDEとともに解決策を設計する提案型の営業です。案件規模は2,000万円〜数億円です。
個人として案件を獲得するだけでなく、日々の営業活動から得られた知見をもとに、SigmaBrainとして再現性のある営業の仕組みをつくることも重要なミッションです。

【仕事内容】
・展示会、ナーチャリング、紹介などを通じた見込み顧客の発掘・商談創出
・新規顧客へのアプローチおよび商談機会の開拓
・経営層・現場担当者へのヒアリングを通じた課題・ニーズの整理
・顧客の業務や事業構造を踏まえた提案方針・営業戦略の設計
・AIコンサルタント／FDEと連携した提案書・見積もりの作成
・2,000万円〜数億円規模の商談における提案、関係者調整、クロージング
・商談結果の分析および受注につながる勝ちパターンの言語化
・新たな案件獲得チャネル・営業施策の企画、実行、検証
・CRM、KPI、営業フローなど営業オペレーションの構築・改善
・マーケティング施策や新規事業開発への参画

【期待する役割】
入社後は、まずプレイヤーとして顧客との商談を担当し、当社の事業や顧客、提供価値への理解を深めていただきます。そのうえで、自分自身が成果を上げるだけではなく、営業活動から得た知見を組織に還元し、営業の再現性を高めていただくことを期待しています。
・自ら商談を創出し、提案から受注までを一気通貫で推進する
・顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、本質的な課題を整理して提案につなげる
・受注・失注した商談を分析し、営業の勝ち筋を言語化する
・新しい営業チャネルや施策を自ら企画し、仮説検証する
・営業プロセスやKPIを整備し、チームとして成果を出せる状態をつくる
将来的には、営業チームを率いるリーダーとして組織づくりを担うほか、志向に応じて事業開発やマーケティングなど、より広い領域へ役割を広げていただくことも期待しています。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・法人営業経験2年以上

【歓迎要件】
・基幹システム、業務システム、ITソリューションに関する営業経験
・高単価な無形商材・ソリューションの法人営業経験
・経営層や部門責任者への提案経験
・営業プロセスやKPIの設計・改善経験
・新規事業や営業組織の立ち上げに携わった経験
・展示会、ナーチャリング、アウトバウンドなどを通じた新規案件創出の経験

【求める人物像】
・未完成な環境を前向きに捉え、営業組織や事業づくりに挑戦したい方
・与えられた営業手法を実行するだけでなく、自ら仮説を立てて行動できる方
・周囲からのフィードバックを素直に受け取り、すぐに行動へ反映できる方
・成果や数字に向き合い、目標達成に向けて粘り強く試行錯誤できる方
勤務地

東京都

想定年収

500 万円 ~ 2,000 万円

《東京・大阪》くらし領域 新規事業を牽引するEngineering Lead【PC　くらしイノベーション事業推進室】

パナソニック株式会社

  • 課長以上
仕事内容
【部のミッション】　　
本ポジションが所属する組織は、パナソニックが取り組むくらし領域の新規事業創出の役割を担います。
生成AIやデータ活用を視野に入れながら、ハードウェアに依存しない未来のくらしソリューションを創出し、従来の家電売切型ビジネスモデルから、新たなサービス型ビジネスへの転換を目指しています。生活者インサイトを起点とした価値創出を進める中で、本ポジションにはプロダクトの技術戦略を牽引し、事業・プロダクト・エンジニアリングを統合する技術リーダーとしての役割が期待されています。

【担当業務と役割】
事業責任者、プロダクト、デザイナー、エンジニア、外部パートナーと連携しながら、プロダクトの技術的意思決定をリードしていただきます。
単なる開発マネジメントではなく、顧客価値の実現・技術戦略の策定・システムアーキテクチャ設計・開発組織の生産性向上を統合的に推進し、新たな事業創出を技術面から牽引する中核人材として活躍いただきます。

【具体的な仕事内容】
技術戦略・アーキテクチャ設計
•プロダクトの技術戦略立案
•システムアーキテクチャ設計
•技術選定および技術的意思決定
•生成AI・データ活用基盤の設計推進
•中長期技術ロードマップ策定

プロダクト開発推進
•MVP開発からスケールフェーズまでの技術リード
•プロダクトとの要件整理・優先順位判断
•開発プロセス設計・改善
•品質・セキュリティ・運用性担保
•開発生産性向上施策の推進

エンジニアリング組織リード
•エンジニアチームの技術支援・育成
•技術レビュー・設計レビュー
•技術課題解決のリード
•社内外技術パートナーとの連携
•エンジニアリングカルチャー醸成

クロスファンクショナル推進
•プロダクトとの協働による意思決定
•デザイン・ビジネスチームとの連携
•経営陣への技術的提言
•技術リスク管理および解決推進

【この仕事を通じて得られること】
•新規事業創出の技術責任者としての経験
•0→1および1→10フェーズの技術リード経験
•生成AI・データ活用[誉4.1]を含む先進的なサービス開発経験
•大企業のアセットを活用した事業創出経験

【職場の雰囲気】
•半数以上が中途入社者で、年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行う活発な組織です
•仮説検証を高速に回しながら事業化を目指すスタートアップのようなスピード感があります
•技術・デザイン・ビジネスが密接に連携しながら価値創出に取り組んでいます
•テレワークと出社を組み合わせたハイブリッドワーク環境です

【キャリアパス】
新規事業におけるEngineering Leadとしての専門性深化
求める経験 / スキル
〈必須〉
•Webサービス、SaaS、モバイルアプリ等のソフトウェア開発経験（７年以上）
•バックエンド開発の専門性を軸としつつ、システム全体を俯瞰して自ら手を動かして開発を推進した経験
•複数エンジニアを巻き込んだ開発推進経験
•プロダクト開発における技術的意思決定経験
•ビジネス・プロダクト・デザイン部門との協業経験
•AI／生成AIを活用したサービス開発経験

〈歓迎〉
•新規事業またはスタートアップでの開発経験
•テックリードまたはエンジニアリングリーダーとしての経験
•クラウドアーキテクチャ設計経験
•データ基盤設計経験
•開発組織のマネジメント経験

【人柄・コンピテンシー】
•技術だけでなく事業成果にこだわれる方
•不確実性の高い環境でも前向きに挑戦できる方
•自ら課題を発見し解決まで推進できる方
•多様なステークホルダーを巻き込みながら成果を創出できる方
•技術を手段として顧客価値創出に向き合える方
•変化を楽しみながら学び続けられる方
勤務地

複数あり

想定年収

1,100 万円 ~ 1,700 万円

シニアMLOpsエンジニア　★フルリモート可能★

株式会社タイミー

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
【業務内容】
マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善に、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクトで安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。

ML基盤を、AI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ高規格なAI/MLを本番適用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。

● 機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・運用
・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用
・機械学習パイプラインのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用
・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用
・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備

● プロダクトAI/MLエンジニア、データサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備
・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり
・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化
・商用プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・事務分掌の整理

● 生成AI/LLMを開発チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用
・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり
・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ、利用ポリシー整備
・開発チーム・ステークホルダー・AIが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備

● データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが推進するAI/ML機能を開発・運用できるガードレールの整備
・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、情報保護、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用
・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガイドレールの整備
・開発者が方針違反やミスを検出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な仕組みを通じて支援するための非機能要件・運用品質の継続的な改善

● IaCによるインフラ構築・構成
・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化
・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用
・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善

● 社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアへの支援・スキルトランスファー、技術支援
● ML/LLM基盤活用事例の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動


【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
○ Google Cloud
・開発言語
○ Python
・データ基盤
○ BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤
○ Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール
○ Looker / Looker Studio
・IaC
○ Terraform
・開発環境・ツール
○ Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ

上記のようなデータを扱っております。

【タイミーのMLOpsエンジニアとして働く魅力】
タイミーのMLOpsエンジニアとして働く魅力は、「開く」インフラを支えるAI/MLを、速く・安全に・継続的にプロダクトへ届けるための基盤づくりに携われることです。マッチング品質やTrust & Safety、業務効率化、生成AI活用など、複数の領域でAI/ML活用が進む中で、個別案件の実装に閉じず、共通する課題を見つけて仕組みにし、プロダクト組織全体の開発速度と品質に影響を与えられます。

・データサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニアと近い距離で、実際のユースケースや運用課題を踏まえながら、ML/LLM基盤・推論基盤・開発運用環境を改善できます。

・Feature Store、MLパイプライン、モデル監視、LLMOps、CI/CD、インフラ、セキュリティなどを横断し、AI/MLを本番適用するための標準化・自動化・Developer Experience向上に取り組めます。

・大規模なユーザー・求人・稼働データを扱いながら、モデルを作って終わりではなく、精度・品質・信頼性・コストまで含めて継続的に価値提供する文化があります。

・多様なバックグラウンドを持つメンバーと学び合いながら、タイミーにおけるAI/ML基盤のあり方を議論し、プロダクト組織全体のAI/ML活用を支えるプラットフォームを育てていくことができます。
求める経験 / スキル
【必須要件】
■ハードスキル
・Pythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験（5年以上）
・Gitを用いたチーム開発の経験
・GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験
・Terraform等のIaCを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験
・Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験（直近含め5年以上）
・Docker/Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験
・商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験
・監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応、インシデント対応など、本番運用を前提としたシステム運用設計の経験
・VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験
・Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの設計・運用経験
・保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善方針をリードできること
・既存基盤の制約や組織ケイパビリティを踏まえ、短期の事業要請と中長期の基盤整備のトレードオフを判断できること

■ソフトスキル
・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
・当社のバリューにフィットしている方
・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
・曖昧な課題を構造化し、技術・運用・組織の論点を整理しながら前に進められる方
・データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア、SRE、セキュリティ担当など、複数職種・複数チームと連携しながら横断的に業務を推進できる方
・利用者視点で、基盤・開発環境・ドキュメント・運用フローをより使いやすく改善し、標準化・セルフサービス化をリードできる方
・社内ライブラリ、テンプレート、開発者向けドキュメント、オンボーディング資料などを整備し、開発者体験を改善できる方
・技術方針、優先順位、責務分界について、関係者と合意形成しながら意思決定できる方
・小規模チームまたは横断プロジェクトにおいて、技術リード、設計レビュー、タスク分解、リリース推進を担える方
・ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を整備し、技術的意思決定や運用知見を組織に残せる方
・自身で手を動かすだけでなく、レビュー、メンタリング、ナレッジ共有を通じてチーム全体の技術力・運用品質を引き上げられる方
・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方

【歓迎要件】
・dbt、Snowflake、Databricks、BigQuery等を用いたデータ基盤・分析基盤の設計・開発・運用経験
・LLMOps、プロンプト管理、評価基盤、AI as a Judge、LLM Observability、コスト管理、ガードレール設計等に関する経験
・AIガバナンス、AI利用ポリシー、モデル・プロンプトのレビュー、リスク分類、Human-in-the-loop設計等に関する経験
・リアルタイム推論、高頻度データ連携、オンラインFeature Store、検索・推薦・ランキング・マッチング基盤などの設計・運用経験
・ML/LLM基盤、推論基盤、データ基盤などの大規模な移行・刷新・技術負債解消をリードした経験
・基盤の利用率、開発リードタイム、問い合わせ件数、障害件数、コストなどの指標を用いてPlatform Productを継続改善した経験
・OSS活動、技術ブログ、登壇、社内外の勉強会などを通じて、MLOps / Platform Engineering領域の知見を発信した経験
従業員数
1,642名 （（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
勤務地

東京都

想定年収

1,100 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
1,642名 （（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）

プロダクトAI/MLエンジニア　★フルリモート可能★

株式会社タイミー

  • 在宅勤務可
  • 上場企業
仕事内容
【業務内容】
データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「これらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。

本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の成果までを推進していただきます。

認定された専門テーマの探求と、データサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニアと連携しながら進める、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング領域やTrust & Safety領域の価値実装・運用・運用改善を担います。特定的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。

【1. マッチング体験の向上】
・マッチングロジックの実装・運用
ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・評価ルールをプロダクト単位に合わせて実装し、安定運用と継続改善を担う
・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装
マッチング機能の精度と運用性を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤を活用しながら実装・運用する
・ML基盤上での継続実装・運用
Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・エンドツーエンド実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う
・LLMを活用した自律的な改善ループの構築
LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する

【2. プラットフォームの信頼性・安全性向上】
・AI機能の安全性実装
LLM等の基盤モデルを活用し、事実安全性の確保、誤情報のプロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する
・運用を支えるLLM機能の設計
AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計する
・リスク予測・異常検知モデルの開発
特殊化データから、プラットフォームの信頼性を損なうリスクや挙動を予測・検知するモデルの構築、および特徴量エンジニアリング
・データセット設計・品質改善
分類タスクや信頼性を支えるための設計・収集・構成やアノテーションデザイン、AI活用データの生成によるモデルの堅牢性強化

【3. 共通基盤を活用した実装・改善】
・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案
実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善
・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化
モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す

【入社後の期待イメージ】
・入社後3ヶ月
担当ユースケースの1つで、モデル・AI機能・業務ロジックの改善を本格的に開始し、評価・運用まで含めた改善サイクルを回し始めている状態
・入社後6ヶ月
マッチングまたはTrust & Safety領域において、課題設定、評価設計、改善方針の検討、実装、運用までを主体的にリードし、継続的な改善ループに貢献している状態
・入社後12ヶ月
マッチングまたはTrust & Safety領域で複数の関係者を巻き込みながら改善テーマを継続的に推進し、改善ループの高速化や技術的な知見共有の向上に前衛で貢献している状態

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
○ Google Cloud
・開発言語
○ Python
・データ基盤
○ BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤
○ Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール
○ Looker / Looker Studio
・IaC
○ Terraform

・開発環境・ツール
○ Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

【扱っているデータ】
以下のようなデータを扱っています。
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ

【本ポジションの魅力】
・スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う市場で、AI/MLを直接プロダクト価値につなげることができます。
・単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック、安全性、ユーザー体験、現場運用の成立を同時に考える、難易度の高い課題に取り組めます。
・マッチングとTrust & Safetyの領域を横断し、従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積むことができます。
・モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。
・データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できます。
・既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができます。
・グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化があります。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・データ活用による課題解決経験 ：データ分析・機械学習を用いて、具体的なビジネス課題を解決した実務経験
・開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
・機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解
・モデルやAI機能の実装・運用経験 ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験

■ドメイン経験（いずれか1つ以上）
・マッチング・検索・ランキング機能の実装経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善に携わった実務経験
・Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験
・リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験
・基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験

【歓迎要件】
・マッチングシステム・マーケットデザインの知見 ：Two-Sided Marketにおけるマッチング最適化、推薦・ランキング設計、運用経験
・データセットエンジニアリングの実務経験 ：大規模なデータの収集、クリーニング、重複排除、およびアノテーションプロセスの設計・管理経験
・AIを活用したデータ生成・評価経験 ：AIを用いた合成データ生成や、AI as a Judgeによる自動データ検証システムの構築経験
・MLパイプライン・Feature Store上でのプロダクト実装経験 ：Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Storeを活用し、プロダクトへのモデル実装・安定運用を行った経験
・エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験
従業員数
1,642名 （（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
勤務地

東京都

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
1,642名 （（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）

【社内SE】データ/AI基盤およびシステム開発におけるクラウドエンジニア_ICT-Sys1

JFEエンジニアリング株式会社

  • 在宅勤務可
仕事内容
【JFEエンジニアリングについて】
エネルギー、環境、社会インフラ、機械・システムなど幅広い分野においてプラントや構造物のEPC(設計・調達・建設)、運営事業を展開しています。エネルギーサービスやリサイクルといった分野に進出するなど、EPC部門を持つエンジニアリング企業として、社会に必要不可欠なインフラ構造物を国内外に提供しています。
また、同業界の中でもIT投資、DX推進が活発な環境でPMとしても内製開発者としても、
幅広いキャリアパスを描いていただける企業でございます。

【配属部署】
DX本部 DX＆ICTセンター データプラットフォーム開発部 Pla'cello開発室

【配属部門の説明】
DX施策に係る、クラウドベースのデータ基盤・生成AI基盤、周辺システムの設計から実装、運用までを担当。最新クラウド技術を駆使し、ビジネス価値創出をサポートするプラットフォーム構築に挑戦する部門です。

【配属予定ポジション】
技術者
※ご経験等を鑑み、入社時の役割は決定いたします。

【お任せする業務内容】
全社向け統合データ基盤システムの立ち上げに向けた開発（企画、設計、PM、実装）に従事いただきます。

具体的には、以下業務をご担当いただきます。
①システム設計・開発
・クラウドプラットフォーム（AWS/Azure）におけるサーバレスアーキテクチャシステム設計
・システム開発におけるソフトウェア設計および実装
・要件定義から設計、実装までの一連の開発業務

②データ基盤構築とガバナンス設計
・最適なデータ基盤サービスの選定・評価
・社内システムのデータ統合に向けた設計・実装
・データ統合のための内製開発
・データ利活用ルールの設計
・セキュリティポリシーに準拠したアクセス制御設計

③ビジネス課題解決
・社内業務プロセス改革チームとの協業
・各部署でのユースケース発掘
・発掘したユースケースの実現に向けた技術支援

【仕事の進め方】
・外部ベンダと協業しながら、自らも手を動かして開発を推進
・アジャイル開発手法を採用し、スピーディな開発
・複数人の社員メンバーとチームで開発を進行

【キャリアパス】
・開発のスペシャリストとして専門性を高めるキャリア
・PMとして経験を積み、プロジェクトマネジメントを担うキャリア
・マネージャーとして組織貢献するキャリア　など、多様なキャリアパスを用意

【業務のやりがい】
全社DX推進の中核を担うシステムの立ち上げフェーズから参画し、構築・推進までの一連の経験を積むことができます。
また、中長期ビジョンにおける注目度の高いプロジェクトを牽引し、事業効率化に直結する重要な取り組みに貢献することができます。

■転職者インタビューはこちら
https://www.jfe-eng.co.jp/career/special/interview/

■JFEエンジニアリングが丸ごとわかる「360°JFEエンジニアリング」　
https://www.jfe-eng.co.jp/360_jfe_engineering/
求める経験 / スキル
【必須】
クラウドプラットフォームでのシステム開発経験

【歓迎】
・大規模データ処理基盤、データレイク基盤の開発経験
・ユーザーとの対話による要件定義経験
・バックエンドAPI開発経験
・フロントエンドSPA開発経験
・アプリケーションの認証認可設計経験
・CI/CD による自動化経験
・情報処理技術者資格

【求める人物像】
・新しい技術やサービスに対して強い好奇心を持ち、自ら学び続けられる方
・ビジネス課題に対して技術で解決策を提案できる方
・ユーザー部門と対話しながら、より良いソリューションを作り上げることに喜びを感じられる方
・チームメンバーと協力しながら、プロジェクトを前に進められる方
従業員数
10,466名
勤務地

神奈川県

想定年収

600 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
10,466名

Senior Product Engineer

株式会社ヘンリー

仕事内容
▼業務概要
レセコン一体型クラウド電子カルテ「Henry」のアプリケーション開発を担当していただき、複雑な診療報酬制度をモデリングし、下記の業務を通して医療従事者の方が扱いやすいサービスを一緒に実現していきます。

・Kotlinでのサーバー開発
・gRPCを使ったマイクロサービスでの開発
・Reactでのモダンなウェブアプリケーションの開発
・KPIやユーザーフィードバックなど客観的情報に紐づく新機能開発や継続的な機能改善

▼ポジションの面白さ
初期メンバーは、ウォンテッドリーやチームラボなどテック系のスタートアップ出身のメンバーが多く、モダンな開発環境で開発しています。
レイヤーが全く無く裁量も大きいため、すべての技術レイヤーの開発に取り組むことが出来ます。
今後3年間新規開発が多く見込まれ、継続的な機能改善に加え多くの新しいプロダクト開発にも関わることが出来ます。
顧客と近い距離でビジネス設計から開発まで一気通貫して貢献することができます。
求める経験 / スキル
■必須スキル
下記いずれも満たす方
・Webアプリケーションの開発実務経験
・Kotlin / Java 等の静的型言語を利用した開発経験
・TypeScriptとフロントエンドフレームワークによるフロントエンドの開発経験
・ドメインモデリング / 設計のスキル
・データ構造やセキュリティ、ネットワークの基礎知識

■歓迎スキル
・金融や医療など複雑なシステムのドメイン設計の経験
・新しい技術や未知な領域に対する高速なキャッチアップ力
・プロジェクト/プロダクトマネジメントの経験
・OSS の公開やコントリビュートの経験

■こんな人と働きたい
「 社会課題を解決しつづけ、より良い世界をつくる 」というミッションを達成するため、以下の行動指針に共感いただける方を求めています。

燃える理想
常に、みんなが成し遂げたいと思う理想を描き、更新し続ける

自分起点
個人の「こうしたい」こそが、大きな成果を生み出す原動力

爆速アウトプット
小さな行動の積み重ねが、大きな成果へと最終的につながる

ワンチーム
互いに助け合い、支え合い、高め合ってチームで力を合わせる

フィードバック is ギフト
フィードバックを積極的に求め、貰ったフィードバックに感謝する
従業員数
120名 （2025年12月）
勤務地

東京都

想定年収

950 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
120名 （2025年12月）

AI・データ関連エンジニア（事業企画及び案件プロジェクトマネージャークラス）

独立系プライムSIer

  • 課長以上
  • 上場企業
仕事内容
【担当業務(業務内容・プロジェクト)】
・AI・データ分析領域における、データ基盤構築（DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー）の専門家・プロジェクトマネージャー
・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築（AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築）の専門家・プロジェクトマネージャー
・上記領域に関するコンサルタント業務
・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。

【プロジェクト例】
・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築（DataRobot＋クラウドベンダー）、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

【顧客業種】
・製造業（プロセス系、家電、自動車等）、金融業（銀行、カード、証券、保険）、コンテンツ事業会社、人材企業、SIer、官公庁等

【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。

2.大学、公官庁での共同研究を通じ以下の大学との共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができる国内でも唯一のサービスを保持しています。

【採用メッセージ】
AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。我々は「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！
求める経験 / スキル
【MUST】
■業務
・クライアントワークの経験があること（提案、案件推進）
・データ基盤、MLOps 基盤構築のプロジェクト推進
・データサイエンティス、基盤エンジニア、開発エンジニアと協力しながらの推進
・データ基盤、MLOps 基盤に対するコンサルティングプロセスの理解

■IT(プロダクト知識)
・データ基盤、ETL等の基本知識
・機械学習のプロセスを踏まえたうえでの MLOps の基本知識
・クラウド（AWS、GCP、Azure 等）のサービスに関する基本知識　※いずれかのクラウドについては、実務経験があり、深い知識を有していることが望ましい）

■プロジェクトマネジメント経験
・規模：10人月程度のマネージメント経験
・工程：要件定義～開発・テスト
・役割：プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者

【WANT】
■スキル
・特定の業種・業界(ソーシャルゲーム、金融・カード、ロジスティクス、ヘルスケア、教育、小売、サービス、卸、製造など)に関する深い知識。（業務コンサルティングができるレベル）※特にSCM、マーケティング、金融関連歓迎
・複数のステークホルダーを巻き込んだビジネススキームの構築力
・統計学／機械学習の基本知識
・強い課題解決思考・顧客思考をお持ちの方
・以下のIT(プロダクト知識)スキル
　Python、R、SPSS、SAS等を用いた多変量解析・データマイニング
　SQLにようるビッグデータの抽出・集計手法
　BigQuery、Hadoop、Red Shift、Big Queryを利用してのデータ抽出
　Python実行環境構築

■プロジェクトマネジメント経験
・規模：100人月規模のマネージメント経験
・工程：システム企画、要件定義～開発・テスト、保守運用
・役割：プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者
勤務地

東京都

想定年収

1,104 万円 ~ 2,008 万円

AI Technical Consultant, Global Enterprise Application Department

株式会社資生堂

  • 上場企業
仕事内容
■Overview
Shiseido's Digital Division is seeking a permanent AI Consultant in Tokyo to design, build, and operationalize AI-driven solutions across our enterprise landscape. Sitting at the intersection of applied AI (LLMs, agents, MCP, automation) and enterprise integration, this role partners with functional teams, developers, and business stakeholders to identify AI use cases, prototype solutions, and deploy them into production in a secure, governed, enterprise-grade manner across Shiseido's SAP S/4HANA ecosystem and surrounding third-party platforms.

■Role and Responsibility
・Identify and prioritize AI use cases across core business functions, including Finance, Supply Chain, Sales, Marketing, HR, and IT Ops.

・Design and build AI agents and assistants using modern frameworks (e.g., LangChain/LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK).
・Implement and integrate Model Context Protocol (MCP) servers and tools to securely expose enterprise systems and data to LLM-based agents.
・Design integrations connecting AI solutions with Shiseido's core landscape (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, SAP Solution Manager, MuleSoft, SAP PI/PO).
・Build RAG pipelines and knowledge assistants using enterprise data (documents, tickets, master data, transactional data).
・Establish standards and guardrails for enterprise AI: prompt management, evaluation, observability, cost control, data privacy, and responsible AI.
・Support MLOps / LLMOps, including model versioning, prompt/version control, monitoring, and refresh cycles.
・Coach and upskill internal teams (developers, functional consultants, power users) on AI tools and best practices while contributing to the AI roadmap and architecture.

■Position Attractiveness
・Enterprise AI at Scale: Direct opportunity to drive cutting-edge GenAI, agentic workflows, and MCP architectures into production within a global enterprise environment.
・High-Impact Strategic Role: Influence Shiseido's broader AI architecture and roadmap while directly interfacing with key business functions to shape high-value use cases.
・Modern Tech Stack Integration: Bridge state-of-the-art AI tooling with robust enterprise systems (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow) in a collaborative digital division.
求める経験 / スキル
■Basic Requirement
・AI & GenAI: Strong hands-on experience with LLMs (Claude, GPT, Gemini); proven record building AI agents, multi-step tool-using workflows, and RAG pipelines (vector databases, embeddings, chunking); practical experience with MCP or tool-calling frameworks; expertise in Python (mandatory), prompt engineering, evaluation, and guardrails.
・Enterprise Integration: Strong understanding of enterprise integration patterns (connecting AI agents to SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, MuleSoft, etc.); hands-on experience with REST/SOAP APIs, OData, OAuth2, JWT, webhooks, and API gateways; ability to design MCP-based connectivity across heterogeneous systems with structured and unstructured data.
・Engineering & Cloud: Cloud experience (Azure preferred, including Azure OpenAI / AI Foundry; AWS/GCP acceptable); proficiency with Docker, Git, CI/CD; awareness of security and compliance (PII handling, data residency, enterprise SSO, role-based access).
・Soft Skills & Language: Excellent written and verbal communication in English; strong stakeholder management and structured problem-solving skills to move from vague business requests to production-ready prototypes.

■Preferred Requirement
・Japanese language skills.
・Experience deploying and managing local/self-hosted LLMs (Llama, Mistral, Qwen via Ollama, vLLM, LM Studio, Hugging Face) for strict data residency scenarios.
・Experience with SAP Joule, SAP Business AI, or SAP AI Core / AI Launchpad.
・Experience with agent frameworks (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Claude Agent SDK), voice/multimodal AI, or TypeScript / Node.js.
・Prior experience in the retail, beauty, or consumer goods industry.
・Professional certifications such as Azure AI Engineer or SAP BTP.
従業員数
27,908名 （2024年12月31日現在）
勤務地

東京都

想定年収

1,000 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
27,908名 （2024年12月31日現在）

【大阪】AI・データ活用推進エンジニア（EP-416）

NTT西日本株式会社

仕事内容
＜業務詳細＞
・チームとして業務がメイン（中でも技術分野を担当）
・営業活動の効率化に向け、フロント組織（営業・SE）との連携に加え、技術部隊との連携もあり
・生成AIを活用した商談要約、ナレッジ検索、提案書作成支援機能の検証・改善
・営業活動情報・商談データの抽出・加工・分析
・BIツールによるレポート・ダッシュボード作成
・情報整理、データ集計における定型業務の効率化等に向けた業務効率化ツールやプロトタイプの作成
・AI活用テンプレートやマニュアル整備、効果検証および改善提案

【具体的な案件例】
・提案書・営業ナレッジを対象としたAI検索、要約、関連資料レコメンド
・商談音声／テキストのAI要約、議事録作成、キーワード抽出
・営業活動情報を活用したレポート、ダッシュボード、分析資料作成
・生成AIを活用した提案書骨子、営業資料作成の支援
・定型的な情報整理、データ集計、資料作成の効率化ツール検証
・AI活用テンプレート、プロンプト例、簡易マニュアル作成

上記業務に従事後、中長期的にはご本人の希望、適性・パフォーマンス等を踏まえ、下記業務に配属する場合がある。
（尚、当社では 2回/年のアサインに関する上司との対話制度があり、入社後も定期的に将来のキャリアに関する対話の場を設けています。）
・ 企業・公共機関等のお客様へ向けたコンサルティング、ICTソリューション提供に関わる業務
・ 通信ネットワークの構築・運用・保守、及びそれに関わる設備投資戦略策定業務
・ アライアンスパートナーの開拓及び新サービス立ち上げサポートに関わる業務
・その他上記業務のサポート業務、及び新規サービス開発、研究開発業務　など
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・生成AI、LLM、Dify、Copilot、Copilot Studio、AIエージェント等を活用した業務改善・PoC・導入経験（2年以上または3案件以上）

上記に加えて下記いずれかの経験を有すること
・データ分析、可視化、レポート作成経験（2年以上）
・API連携、ローコード/ノーコードツールを用いた業務効率化経験（2年以上）
・Python、SQL等を用いた分析・開発経験（2年以上）

＜歓迎要件＞
・生成AI、LLM、RAG、プロンプト設計等に関する知識・活用経験
・Power BI、Tableau等による可視化経験
・自然言語処理、音声文字起こし、要約、分類等に関する知識
・Azure、AWS、Google Cloud等のクラウドサービス利用経験
・API連携、Power Platform、RPA等を活用した業務効率化経験
・CRM/SFA、営業支援システム等のデータ活用経験
・G検定、E資格、Microsoft認定資格、基本情報技術者、応用情報技術者、統計検定等

＜求める人材像＞
・AIやデータ分析を使って、実務課題の解決に取り組みたい方
・業務側メンバーと連携しながら、技術的な解決策を考えられる方
・新しい技術を学び、実務に活かすことに前向きな方
従業員数
1,500名
勤務地

大阪府

想定年収

651 万円 ~ 非公開

従業員数
1,500名

【大阪】通信インフラ設備増減設提案業務におけるAI/データ・DX活用プロジェクトの推進（FT-22）

NTT西日本株式会社

仕事内容
＜業務詳細＞
設備増減設提案業務サイクルは毎月サイクルにて実施、業務分配は構築・保全主管単位で分割し、割り当てられた単位設備において、基本的に一人称（体制上はダブルアサインメント体制）にて業務を遂行していただきます。
ただ「AI/データ・DX活用プロジェクト」は、構築・保全主管単位に分割したプロジェクトではなく、通信インフラ設備全体をターゲットに推進していきます。

【具体的な案件例】
■NTTフィールドテクノＨＰhttps://www.ntt-ft.jp/

上記業務に従事後、中長期的にはご本人の希望、適性・パフォーマンス等を踏まえ、下記業務に配属する場合がある。
（尚、当社では 2回/年のアサインに関する上司との対話制度があり、入社後も定期的に将来のキャリアに関する対話の場を設けています。）
・ 企業・公共機関等のお客様へ向けたコンサルティング、ICTソリューション提供に関わる業務
・ 通信ネットワークの構築・運用・保守、及びそれに関わる設備投資戦略策定業務
・ アライアンスパートナーの開拓及び新サービス立ち上げサポートに関わる業務
・その他上記業務のサポート業務、及び新規サービス開発、研究開発業務　など

※ＮＴＴ西日本からＮＴＴフィールドテクノへの在籍出向となります。
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
■経験（経験内容/経験年数）
・通信関連業務　5年以上
・データ分析や業務効率化の実務経験　3年以上

■能力
・データ活用・分析力
・AI・DX活用力（自動化設計・提案力）
・課題解決・提案推進力

＜歓迎要件＞
■能力
・統計・回帰分析や時系列予測など、基礎的な分析手法の理解
・業務フローを可視化し、改善ポイントを整理できる論理的思考力

■経験
・AI・DXツ―ル等を活用した自動化/可視化の導入・運用経験

■資格
・IT・ネットワーク・セキュリティ関連資格（CCNA等）
・G検定、データサイエンティスト検定、または統計検定（2級程度）

＜求める人材像＞
データに基づき課題を構造的に捉え、AI・DXを活用した業務改革に主体的に取り組める方。関係部署と円滑に連携しながら改善を推進し、分析から提案まで一貫して価値を創出できる、挑戦意欲と実行力を兼ね備えた人材を求めます。
従業員数
1,500名
勤務地

大阪府

想定年収

651 万円 ~ 非公開

従業員数
1,500名

【大阪】社会インフラ領域のAIエンジニア（画像認識・機械学習）（FT-12）

NTT西日本株式会社

仕事内容
・道路画像・走行動画を活用した路面診断AIモデルの設計・開発・評価・精度改善
・データ要件定義、路面損傷の判定基準策定、アノテーション戦略・教師データ整備
・Precision／Recall／F1／mAP等を用いた評価設計、誤検知・見逃し分析、モデル改善
・推論パイプライン構築、MLOps整備、モデル運用高度化
・AI・データを活用した新サービス企画、要件整理、PoC推進
・機能拡大に向けた企画、プロダクト戦略立案

【具体的な案件例】
Audin AI公式HP
（https://business.ntt-west.co.jp/solution/audin_ai/）
愛知県東浦町（https://news.mynavi.jp/kikaku/20260316-ntt-west/）

上記業務に従事後、中長期的にはご本人の希望、適性・パフォーマンス等を踏まえ、下記業務に配属する場合がある。
（尚、当社では 2回/年のアサインに関する上司との対話制度があり、入社後も定期的に将来のキャリアに関する対話の場を設けています。）
・ 企業・公共機関等のお客様へ向けたコンサルティング、ICTソリューション提供に関わる業務
・ 通信ネットワークの構築・運用・保守、及びそれに関わる設備投資戦略策定業務
・ アライアンスパートナーの開拓及び新サービス立ち上げサポートに関わる業務
・その他上記業務のサポート業務、及び新規サービス開発、研究開発業務　など

※ＮＴＴ西日本からＮＴＴフィールドテクノへの在籍出向となります。
求める経験 / スキル
■経験
・PythonなどによるAIモデル開発経験(1年以上)
・PyTorchまたはTensorFlow等を用いたモデル開発経験(1年以上)
・学習データの作成、モデル評価、精度改善の実務経験(1年以上)
・画像認識、物体検出、セグメンテーションに関する基礎知識(1年以上)
・画像データの前処理・拡張処理および、誤検知・見逃し分析の経験(1年以上)
・プロダクトチームと連携して技術課題を解決した経験(1年以上)

＜歓迎条件＞
・YOLOを用いた物体検出モデルの開発経験
・SAM3等を用いたセグメンテーションモデルの開発経験
・OpenCV等を用いた画像処理、前処理、データ拡張の経験
・学習データセット設計、アノテーションルール策定・管理の経験
・Precision／Recall／F1／mAP等を用いたモデル評価設計・精度改善の経験
・モデル監視、データドリフト検知、再学習パイプラインの構築経験
・軽量モデル等を用いた推論最適化の経験
・道路点検、インフラ維持管理、自治体向けシステム、GISに関する知見
・Codex、Claude等を活用したAI駆動開発経験
・Gitを用いたチーム開発経験およびDocker等のコンテナ利用経験(1年以上)
・AWSやAzure等のクラウド環境における開発経験(1年以上)

＜求める人材像＞
・AIモデルの精度改善に粘り強く取り組める方
・実験を高速に回し、結果から改善仮説を立てられる方
・論文や最新技術だけでなく、実運用で使えるAIにこだわれる方
・現場データの汚さ、不完全さ、不均一性を前提に改善できる方
・AI単体ではなく、業務運用まで含めたサービス視点を持てる方
・自ら技術判断し、開発をリードしたい方
従業員数
1,500名
勤務地

大阪府

想定年収

651 万円 ~ 非公開

従業員数
1,500名

【モビエレ】車載AI基盤の全体設計と基盤開発をリードするAIエンジニア

株式会社デンソー

  • 上場企業
仕事内容
■こんな仲間を探しています！
機械学習/AIを搭載した製品が急速に社会に浸透し、自動運転やコックピットなど安全安心領域や快適領域でAIが使われ始めています。同時に、期待値が高まり、継続的に速く進化させていくことがさらに求められています。クルマが世の中に出た後も継続的に速く進化させていくには、クルマとクラウドとの連携、生成AIやビジョン系AI、エージェントAIなど、さまざまな知見が必要とされます。今回、このような新しい領域に一緒に取り組んでいける仲間を募集しています。

■業務内容
– 車が自ら考え、学習し、進化するための車載AIをつくる
あなたには、車載AIの中核となる言語モデル（LLM/SLM）等を含む車載AIエージェントの全体設計、および開発をリードしていただきます。

✦ 具体的な業務
車載AIのアーキテクチャ設計
LLMエージェントを含む車内AI全体の設計。推論・判断・制御・UX連携までを見据えた仕様策定
AIモデルの開発・学習・最適化（MLOps基盤構築）実車評価・改善サイクルの推進。ソフト・ハード・クラウド横断での仕様調整。実車検証による性能評価と改善。最新AI技術の探索と知財創出。最新アルゴリズム動向調査。車載適用検討および特許創出。世の中のAI関連技術の探索と車載への適用検討

■業務のやりがい
量産車に搭載されるAIを企画から実装・運用まで一貫して担い、社会に直接価値を届けられます。クラウド×エッジを横断し、学習・最適化・OTAまで回せるフルスタックでのAI開発力が身につきます。大手企業ならではの大量の市場データを活用したAI開発や、DevOps／MLOpsにより、進化し続けるAI基盤を構築できます。車載コンピュータや多様なセンサと連携し、実世界制約下での高度な推論最適化に挑戦できます。UX起点で継続的に進化するSDVアーキテクチャに関われる点が技術的優位性です。自らの技術が数万・数百万台規模で社会実装されるスケール感が大きな魅力です。

■募集背景
デンソーは「基盤AI」時代の知能化車両基盤づくりを加速
自動運転／ADAS／コックピット領域ではAI活用が急速に拡大しています。
同時に、車載AIには学習し続ける仕組みが不可欠となりました。

そのために：
LLM/SLMを活用したAIエージェント
MLOps/データ分析基盤
AI向け車載ソフトアーキテクチャ

これらを統合して構築する専門チームを拡大中です。
求める経験 / スキル
＜MUST要件＞
・データ分析・機械学習関連：Python による開発経験（1年以上）
・AIモデル開発経験（1年以上）設計・学習・評価・デプロイまで一連の工程に対応可能な人
・開発ツール：Git/GitHub、コンテナ（Docker・Kubernetes）、CI/CD などの一般的な開発ツールを一通り使える人、
・LLM 系ライブラリの活用できる人。Hugging Face、OpenAI、LangChain など
・インフラ関連：AWS、Azure、GCP などのクラウド環境で上記の環境構築・実装が可能。
・複数メンバーでの開発（プロジェクト/チーム開発）経験

＜WANT要件＞
下記のいずれかの知識／経験を保有している方
・最新の機械学習/AI技術に関する研究分野に精通していること
・AD/ADASの製品開発経験
・Cockpitの製品開発経験
・自動車の電子プラットフォームの開発経験
・自動車業界での開発経験
従業員数
162,029名 （連結）
勤務地

複数あり

想定年収

500 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
162,029名 （連結）

【Cloud＆Build】Technology Consultant (Migration/Modernization)

Slalom株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
・マイグレーションやモダナイゼーションなどの技術プロジェクトでソリューションをリードする責任者として提案とデリバリーを推進する
・クライアントのニーズや期待される成果に合わせて、Well-Architectedなシステムの設計・構築を行う
・リファレンスアーキテクチャやフレームワークを活用し、堅牢で信頼性・拡張性の高いシステムを設計する
・技術設計やドキュメントを作成し、クライアントにガイダンスやトレーニングを提供する
・クライアントに対して信頼されるアドバイザーとして技術的なアドバイスを行い、ROI・リスク・価値を明確にする
・複雑や曖昧な状況でも関係者と協力し、解決策や方向性を導く
・プロジェクト計画、コスト見積もり、要員計画、スケジュールなどを定義し、提案資料やSOWを作成する
・部門横断のケイパビリティ強化、事業開発、業務運営を、会社のリーダーシップ（管理職層）の一員として責任持って推進する
・マイグレーション＆モダナイゼーション分野におけるSlalomの代表者として、
　事業開発やパートナー連携を推進し、サービス資料作成、イベント対応、営業やインダストリーリーダーと共に顧客訪問を行う
・カンファレンス、ミートアップ、オンラインフォーラム等でSlalomを代表し、ネットワーク拡大やブランド向上に貢献する

【会社概要】
Slalomは、ビジネス・テクノロジー・人間性（Humanity）の交差点で価値を創出する、次世代型のプロフェッショナルサービス企業です。
私たちは「Fiercely Human（人に徹底的に向き合う）」というアプローチを大切にし、顧客、そしてその先にいる顧客の顧客まで深く理解することで、実践的かつエンドツーエンドのソリューションを提供し、真に意味のあるインパクトを生み出します。
700社以上のテクノロジーパートナーに支えられ、8カ国・49拠点に約12,000名のメンバーを擁するSlalomは、人と組織がより大きなビジョンを描き、より速く前進し、より良い未来を築くことを支援しています。
また、働きがいのある企業としても高く評価されており、**Fortune誌「働きがいのある会社ベスト100」**に9年連続で選出されています。
求める経験 / スキル
【応募資格】
・マイグレーションまたはモダナイゼーションプロジェクトの実務経験
・アプリケーション合理化や7R評価の経験
・ビジネス要件を技術要件へ落とし込むスキル
・マイグレーション／モダナイゼーションプロジェクトのビジネスケース作成経験
・技術リーダーシップやプロジェクト管理（特にプロジェクト計画・プロジェクト設計）の実績
・技術チームやビジネスステークホルダー（VPレベルまで）とのコミュニケーション能力
・クライアントやステークホルダーとの交渉・プレゼンテーション経験
・提案やオファリングを開発するフェーズでのソリューションをリードした経験
・有償コンサルティングの実務経験3年以上
・アプリケーション開発経験8年以上（うち5年以上はエンタープライズ領域）の経験
・複雑なシステムを設計・理解・トラブルシューティングするための強力なソフトウェア思考・システム思考
・1つ以上の主要クラウドサービス（AWS、Azure、Google Cloud）の実務経験
・ビジネスレベルの日本語能力と会話レベル以上の英語能力
・新しい知識への学習意欲と主体的な行動力; ギャップの識別、改善の提言、自己管理能力

【歓迎スキル】
・1つ以上のプログラミング言語の経験
・2つ以上の主要クラウドサービス（AWS、Azure、Google Cloud）の専門知識
・建設、製造、重工業、エンターテインメント、小売、金融サービスなどの業界経験
・AI、開発者向けプラットフォーム、データプラットフォーム関連のプロジェクトリーダーまたはデリバリー経験
・コード変換ツールの実務経験
・マイグレーションツール（例：AWS MGN、Cloudamize等）の実務経験
・複数のSDLC（ウォーターフォール、アジャイル等）への理解とそれぞれにおける計画立案能力
従業員数
70名
勤務地

複数あり

想定年収

756 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
70名

【Cloud＆Build】Technology Delivery Consultant（PE/SWE）

Slalom株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
・Technology Delivery Consultantとして、プロジェクト提案やデリバリーに貢献する
・新しい技術やプログラミング言語を迅速に習得し、クライアントへ高付加価値なサービスを提供する
・プロジェクトの目標、要件、受け入れ基準、進捗状況、成果物、アウトカムなどについて、クライアントとコミュニケーションを取る
・仮説構築、分析フレームワーク、ケーススタディ、リサーチなどのコンサルティング手法を技術業務に活用する
・クライアントのニーズや期待に合わせて、最適なシステムを設計・実装する
・リファレンスアーキテクチャや実績あるフレームワークを活用し、堅牢で信頼性・拡張性の高いシステムを設計する
・技術設計書やドキュメントを作成し、クライアントへのガイダンスやトレーニングを提供する
・曖昧で複雑な状況にも柔軟に対応し、ステークホルダーと協力しながら課題の明確化と解決を図る
・プロジェクトの作業範囲定義、作業分解、依存関係管理、リスク軽減などのプロジェクト計画を策定する
・カンファレンスやミートアップ、オンラインフォーラム等で会社を代表し、ネットワークの拡大、
　知見の共有、個人ブランドおよび会社の市場プレゼンス向上に貢献する

【会社概要】
Slalomは、ビジネス・テクノロジー・人間性（Humanity）の交差点で価値を創出する、次世代型のプロフェッショナルサービス企業です。
私たちは「Fiercely Human（人に徹底的に向き合う）」というアプローチを大切にし、顧客、そしてその先にいる顧客の顧客まで深く理解することで、実践的かつエンドツーエンドのソリューションを提供し、真に意味のあるインパクトを生み出します。
700社以上のテクノロジーパートナーに支えられ、8カ国・49拠点に約12,000名のメンバーを擁するSlalomは、人と組織がより大きなビジョンを描き、より速く前進し、より良い未来を築くことを支援しています。
また、働きがいのある企業としても高く評価されており、**Fortune誌「働きがいのある会社ベスト100」**に9年連続で選出されています。
求める経験 / スキル
【応募資格】以下のいずれかのご経験をお持ちの方

・ビジネス要件を技術要件へ落とし込むスキル
・テクニカルチームやビジネス関係者との円滑なコミュニケーション能力
・複雑なシステムを理解し、トラブルシューティングできる能力
・クライアントやステークホルダーへのプレゼンテーション経験
・提案フェーズやサービス開発におけるソリューション設計、業務やプロジェクト計画の立案能力
・学習意欲が高く主体的に業務に取り組める方。課題を発見し、改善案の提案や実施ができ、自己管理ができる方
・有償でのコンサルティングまたはプロフェッショナルサービスの実務経験が3年以上
・ソフトウェアインフラまたはプラットフォーム構築の実績が5年以上
・AWS、Azure、Google Cloudのいずれかの主要クラウドプロバイダーでの実務経験
・DevOps文化、ツール、デリバリーメソッド、実践に関する専門知識
・エンドツーエンドのCI/CDパイプライン設計・実装経験
・IaC（Terraform、CloudFormation、Bicep、CrossPlane、Pulumi等）及びスクリプト（Python、Bash等）の高いスキル
・Kubernetes、AKS、EKS、GKE、Docker、Helmなどのコンテナ技術に関する深い知識・実務経験
・Datadog、CloudWatch、Prometheus、Stackdriver等の監視・オブザーバビリティツールの実務経験
・クラウドセキュリティ、セキュアなCI/CD（DevSecOps）に関する確かな理解

・以下いずれかのモダンアプリケーション開発技術に関する実務経験
　　バックエンド:
　　　┗NodeJS（TypeScript）、JVM系技術（Java/Scala/Kotlin、Spring/Jersey等）、Python（Flask等）、Go（Gorilla/mux、Gin等）
　　フロントエンド・フルスタック:
.　　　┗NETスタック（ASP.NET、.NET Core、C#）、Angular、React、Vueなどの各種フレームワーク

・サーバーレスコンピューティングやイベント駆動型アーキテクチャの経験
・ドメイン駆動設計（DDD）、Model-View-Controller（MVC）またはその他ソフトウェア設計パターンの専門知識
・データモデルの設計経験、RDBMSやNoSQLシステムの利用経験
・マイクロサービスアーキテクチャの導入・運用経験
・ビジネスレベルの日本語力および会話レベルの英語力

【歓迎スキル】
・AWS、Azure、Google Cloudのうち2つ以上の主要クラウドプロバイダーでの高度な実務経験
・建設、製造、重工業、エンターテインメント、小売、金融サービスなどの業界での経験
・AI、開発者向けプラットフォーム、データプラットフォーム関連プロジェクトの実績
・Kubernetes、AKS、EKS、GKE、Docker、Helmなどのコンテナ技術の経験
・ウォーターフォールやアジャイルなど、複数のSDLC（システム開発ライフサイクル）手法の理解と、それらをもとにした業務計画の経験
・関連資格（例：AWS ソリューションアーキテクト／デベロッパー、
　GCP クラウドエンジニア／アーキテクト／デベロッパー、Azure デベロッパー／ソリューションアーキテクト等）の保有
・ネイティブモバイル開発（Android、iOS）の経験
・C、C++などのコンパイル言語に関する経験
・クラウドまたはデータガバナンスソリューションの導入経験
・プラットフォームエンジニアリングの知識、およびBackstageやHumanitec Orchestrator等の主要IDP技術の利用経験
・サーバーレスコンピューティングやイベント駆動型アーキテクチャの構築経験
・クラウドマイグレーションやクラウドランディングゾーン構築の経験
・プロジェクトマネジメント経験、納期を守るための進捗管理能力
従業員数
70名
勤務地

複数あり

想定年収

756 万円 ~ 2,500 万円

従業員数
70名

【Data＆AI】Principal Consultant

非公開

  • 外資系企業
仕事内容
【業務内容】
・日本の企業顧客向けのデータソリューション（戦略、アーキテクチャ、エンジニアリング、アナリティクス、ガバナンス）の設計とデリバリー
・顧客の信頼できるアドバイザーとして、ビジネスニーズを理解し、適切なソリューションを提案
・データエンジニア、アナリスト、アーキテクトなど、部門横断型チームのリードと指導
・複雑なデータ施策やAIソリューションの戦略から実行までをリードし、プロジェクトデリバリーを推進
・クラウドDWH、Databricks、Snowflakeなどの最新データプラットフォームの設計・導入
・データガバナンス、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス（日本の規制含む）に関するクライアント支援
・同社の日本におけるデータチームの育成および成長機会の特定
・チーム内の継続的な改善、知識共有、イノベーションの推進
・日本市場に関連する業界動向・技術動向の理解
求める経験 / スキル
【応募資格】
・コンピューターサイエンス、データサイエンス、エンジニアリング、数学などの学士号または修士号、または同等の知識・関連分野での経験
・データコンサルティング、アナリティクス、関連分野での実務経験
・複雑なデータ施策やGen AIプロジェクトの設計～導入のリーダー経験、ビジネス価値創出の実績
・ビジネスに関連する技術的AIコンセプトを分かりやすく伝える能力
・創造的かつ協働的なマインドセット
・データ戦略、アーキテクチャ、エンジニアリング、アナリティクスの専門知識。
・主要クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、Google Cloud）の実務経験
・日本語と英語のビジネスレベルの流暢さ
・顧客のニーズを理解し、データ活用による改善機会を特定できる能力
・プロジェクトリード、社員指導、顧客対応の経験
・日本市場に関するデータガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスの経験

【歓迎スキル】
・AI／MLプラットフォーム、データサイエンス、高度なアナリティクスの経験
・クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）関連資格
・LLM／SLMのアーキテクチャ、学習と運用、AIエージェントの高度な知識
・日本の金融、製造、小売、ヘルスケア業界での経験
・日本語は母国語レベルの流暢さが必要です。英語ができれば尚可ですが、必須ではありません
勤務地

複数あり

想定年収

756 万円 ~ 2,500 万円

【トヨタグループ】生成AIエンジニア／AIファーストG／東京・名古屋・大阪

KINTOテクノロジーズ株式会社

仕事内容
■KINTOテクノロジーズについて
弊社は、トヨタ自動車株式会社がグローバルに展開するモビリティサービスブランド『 KINTO 』をはじめとする、あらゆるモビリティサービスを技術領域から実現させる開発組織として、2021年4月に設立されました。

KINTOテクノロジーズでは、2023年6月に内製の生成AIチャットツールを導入して以来、全社的に生成AIの業務活用を推進してきました。

現在は、単発のPoCや個別最適に留まらず、複数部門・複数チームにまたがる課題を、再現性のある形で解決していくことが求められています。トヨタグループ内の複数領域にまたがる案件にも関わっています。KINTOテクノロジーズ社内にとどまらず、販売店やグループ各社への研修・伴走支援、グループ内生成AIコミュニティの活性化も含め、生成AIを現場に届けていく役割が広がっています。

近年は、生成AIがチャット中心の活用からAI Agentを含めた業務実装へと進化しています。重要なのは「動くものを作ること」ではなく、業務フローの中で使われ続ける状態を設計することです。

そのため、現場の業務を理解し、課題を見極め、技術を実装し、定着まで伴走できる方を募集します。さらに、特定の人に依存せず、他のメンバーや各開発チームでも再現できるよう、取り組みを標準化・型化していくことも期待しています。

■AIファーストGについて
生成AIの活用を通じて、KINTO及びKINTOテクノロジーズへ事業貢献することをミッションに、2024年1月に新設されたプロジェクトチームです。
生成AI技術は生まれて日が浅く、その技術を業務活用する仕事には定説がありません。常にあるべき姿を模索して、我々にとってのベストを見つけ出す、その過程を楽しめるメンバーが揃っています。

■業務内容
生成AI活用の推進担当として、全社横断で業務改善・開発・教育・ガバナンス・情報発信の領域を担います。目的は「技術を事業貢献に結びつけること」。スピード・質・量を兼ね備えた課題解決を推進していただきます。

業務内容はご経験やスキルに応じて、強みを活かせる領域を主軸にご担当いただきます。

■具体的な業務内容
横串組織として、各領域の社内関係者と連携しながら、部門を超えて広範囲に強い推進力を発揮し、生成AI活用を全社的に前進させていく役割を担います。

・システム開発：生成AIを組み込んだシステム設計・実装・運用
・情報発信・エバンジェリスト活動：社外イベント・カンファレンス登壇、自社テックブログ執筆、社内外への生成AI活用推進
・業務改善：生成AIを活用した業務改善の企画・PoC・導入支援
・技術・ツール選定：生成AI技術の選定、生成AI関連SaaS・サービス・MCPなどの検証・評価・導入
・ガバナンス：社内ガイドラインの整備・運用ルール策定
・教育：全社員・グループ会社・販売店向け生成AI研修の企画・講師担当（他業務を担える方がサポートとして関わる位置づけ）

■ポジションの魅力
・生成AIを「試す」だけでなく、事業にどう効かせるかを考え、実装し、定着させるところまで担えます。
・横断プロジェクトとして、複数の部門や開発チームを巻き込みながら進めるため、技術力だけでなく推進力や調整力も活かせます。
・KINTOテクノロジーズ社内に閉じず、トヨタグループ全体・販売店を含む多様なプロジェクトに関わる機会があります。
・今後、拡大していく「生成AI×事業」領域に深く関わり、生成AI活用の中核を形作る経験ができます。
・定説がない領域だからこそ、試行錯誤しながら「自社にとってのベスト」を作れる面白さがあります。

■開発環境
・PC：WindowsとMacより自由に選択可
・開発言語：Python, Goなど
・ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合)
・プラットフォーム：AWS, Azure, Google Cloud
・IDE：自由選択（VSCodeなど）
・生成AIツール：ChatGPT、Gemini、Claude、GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot、Devin ほか最新AIツール
求める経験 / スキル
【必須】
■生成AIを活用した業務改善またはシステム開発の実務経験
・Agenticな生成AIツールを日常的に活用し、自分や周囲の生産性を継続的に高めている方。生成AIによる業務・開発効率化を自律的に推進できること。
■部門横断または複数ステークホルダーが関わるプロジェクトの推進経験
・組織のリアリティを踏まえた優先順位付け・導入戦略・経営／事業部門への提言まで、自走して推進した経験。
■Claude Code / GitHub Copilot 等のコーディングエージェントを活用したプロトタイプ構築の経験
・自分の手でプロトタイプを組み上げ、関係者が判断できる状態まで作り切れる方

【歓迎】
・Python等によるプロダクションレベルの実装経験、およびクラウド（AWS / Azure / GCP）での本番運用経験
・生成AI技術トレンドの継続的なキャッチアップ
・製造業・自動車業界での業務経験
・経営層・事業部門への技術提言、技術ロードマップ策定、全社的な技術選定・アーキテクチャ方針の主導経験
・Forward Deployed Engineer / Deployment Strategist としての経験、またはそれに相当する動き方をしてきた方
・OSS、社内プラットフォーム、スキル／プロンプト集など、学びを再利用可能な型として組織に還流させた実績
・データサイエンスや統計の基礎理解がある方

【求める人物像】
・技術だけでなく、事業価値を軸に意思決定できる方
・自律的に課題を発見し、PoCで終わらせず業務定着までやりきれる方
・不確実性の高い環境を楽しみ、定説のない領域で試行錯誤できる方
・他部門のステークホルダーを巻き込みつつ、専門の異なる仲間とはペアで補完し合える方
・AIで自分自身の能力を拡張し、学びを再利用可能な形で組織に残せる方
・これまで積み上げられてきたものへのリスペクトを持ち、大企業・レガシー組織の文化を理解・尊重できる方
・KINTOテクノロジーズのカルチャー＆ワーキングスタンスに共感できる方
勤務地

大阪府

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

【日本有数のユニコーン企業】VLM Solution Engineer / VLM ソリューションエンジニア

株式会社Preferred Networks

仕事内容
■業務内容
以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。

問題領域や顧客の事業領域に応じて、画像認識・VLMを組み合わせた解決を行います。

・VLMのファインチューニング・プロンプト設計・評価によるタスクへの適用
・古典的な画像処理、特定タスク向けの認識モデル（検出・セグメンテーション等）、VLMを顧客要件に応じて組み合わせたソリューション設計
・外観検査・異常検知、動画要約・検索、画像・映像データからの構造化情報抽出
・実データまたはシミュレーションに基づく、画像認識・VLMモデルの評価
・案件に応じて、VLA を用いたロボティクス・自動化領域の課題への適用

画像・映像データを対象とした課題解決プロジェクトを運営・推進します。

・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
・対象となる画像・映像データおよびその取得環境・業務プロセス等の観察および分析
・技術的実現可能性が高く、かつ顧客を満足させるタスクの定義
・顧客に対するモデルの挙動や実験結果の説明
求める経験 / スキル
■必須要件
コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
・コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
・コンピュータビジョンに関する研究または実務経験
・特定タスク向けの画像認識モデル（分類・物体検出・セグメンテーション等。CNN・Transformer ベースを問わない）の活用・実装経験
・VLM の活用・実装経験


顧客課題解決の経験
・社内外のステークホルダーと協働し、顧客の課題を解決した経験
・ソフトウェア開発経験（Python、Go、C、C++、Java 等）
・コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や計算量を意識したプログラムの作成ができること
・PyTorch 等の深層学習フレームワークを用いた、Pythonによる実装経験

その他の経験
・数学、自然科学（物理、化学など）に関する、大学教養課程程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
・チームでの課題解決の経験
・ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）

■歓迎要件
・オープンソースの VLM／LLM（例：LLaVA、Qwen-VL、InternVL 等）の評価・改善・ファインチューニング経験
・VLM／LLM の推論最適化・サービング・分散学習・量子化等、効率的なモデル運用に関する経験
・VLM の評価設計・ベンチマーク構築、あるいは学習・評価用データセット構築（合成データ含む）の経験
・医療画像、外観検査、自動運転、リモートセンシング いずれかの分野における専門的な画像認識・コンピュータビジョンの実務経験
・エンターテインメント（映像・アニメーション等）分野における画像・映像・データ活用の知見
・動画理解、物体検出・トラッキング、OCR 等、周辺技術の実務経験
・ロボティクスや VLA（Vision-Language-Action Model）に関する知見・関心
・アプリケーション開発もしくは運用経験（Web／クライアント／スマホ等、機種問わず）
・ライブラリの開発経験
・Unix／Linux サーバ運用経験
・英語での技術文書作成・コミュニケーション能力
従業員数
450名 （2026年4月）
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
450名 （2026年4月）

【マネージャー～パートナー】ITコンサルタント

非公開

  • 課長以上
仕事内容
【ミッション 】
組織ミッション：プロジェクトにおける現場責任者として、プロジェクトを組成し、プロジェクトのデリバリーを完遂。
個人ミッション：若手コンサルタントの育成、プロジェクトの収益管理、およびクライアントへのアップセル・クロスセルを通じたアカウント拡大。

【業務詳細】
ご経験や得意領域に応じて、以下の業務をお任せします。

コンサルティング・PM業務：
　└エンタープライズ企業を中心としたIT戦略立案、システム構想策定、PM/PMO業務
　└中小〜中堅企業向けDX推進支援、情シス部門のBPO・アドバイザリー業務
マネジメント・組織構築：
　└プロジェクトチームの組成、業務委託を含めたリソースマネジメントおよび品質管理
　└アサインされた若手メンバーのOJTを通じた育成
事業開発（将来的な展望）：
　└SmartHR社と連携した新規SaaSプロダクトの要件定義
　└「AI BPaaS」を実現するためのコンサルティングスキーム開発

【プロジェクト事例】
特定の業界に特化せず、幅広いインダストリーの課題解決を行っています。

中堅製造業：全社DX施策推進支援
大手製造業：SAP S/4 HANA導入 UAT支援
大手通信企業：販売管理システム統合 企画構想支援
大手不動産：マンション管理システム構築支援
国内大手自動車メーカー：AIプロダクト開発支援／部品資材情報管理システム構築支援
大手私立大学：Microsoft Dynamics 365 Customer Service導入PoC支援
求める経験 / スキル
【必須要件】
マネージャー／シニアマネージャーレイヤー：
　└コンサルティング業界やSIerにてPL、PMなど立場でプロジェクトをリードした経験（業界・領域不問）
　└チーム、メンバーの指導・育成経験

ディレクター／パートナーレイヤー：
　└コンサルティング業界またはSIerにおけるマネジャー相当の職位での経験
　└主体的な営業/顧客折衝により、クライアントの開拓もしくは新規プロジェクトの受注の経験

※上記、いずれの職位においてもビジネスレベルの英語力をお持ちの方は歓迎いたします。（英語を使った案件も多数保有していることやシリコンバレーに子会社もあるため）
勤務地

複数あり

想定年収

1,000 万円 ~ 3,000 万円

【東京／大阪】Generative AI／デジタルデリバリーディレクター／Director, Gen AI Digital Delivery

FWD生命保険株式会社

  • 課長以上
  • 外資系企業
仕事内容
【職務内容サマリ】
FWDのグループデジタルチームは、アジア各地域市場向けに、デジタルプラットフォームおよび生成AI（GenAI）を活用した取り組みの設計・開発を担っています。新たなアプリケーション、サービス、機能を通じて、ビジネス価値を創出し、保険に対する人々の感じ方・考え方を変えることを目的としています。
本ポジションは、グループレベルで展開されるGenAI施策について、単なる技術導入に留まらず、信頼性・安全性・拡張性を備えたエンタープライズ規模での実装と運用を実現するための中核的なデリバリーリーダーとしての役割を担います。


【職務詳細】
GenAIを活用したデジタルソリューションについて、企画から開発、展開、運用に至るまでの技術デリバリー全体を統括します。デジタルプロダクトマネージャーおよびグループGenAIリーダーシップと緊密に連携し、定義されたプロダクトロードマップ、優先順位、戦略方針に沿って施策を確実に実行します。
また、アーキテクチャ、リスク、コンプライアンス、データ各チームと協働し、規制要件やガバナンスを満たした責任あるGenAI実装を推進します。品質、セキュリティ、性能、コスト効率といった非機能要件を満たすことを前提に、複数の施策を並行して管理し、安定したリリースと運用を実現します。

【主要な関係先】
■内部関係先
・Group Digital & Data
・グループGenAIリーダーシップ
・デジタルプロダクトマネジメントチーム
・アーキテクチャチーム
・データチーム
・リスク管理・コンプライアンス部門
・各市場（リージョン）のIT／デジタルチーム

■外部関係先
・クラウドサービスプロバイダー
・GenAI関連ベンダー
・システムインテグレーターおよび技術パートナー

【魅力】
・当社では職種により、オフィス勤務と在宅勤務を併用するハイブリッド勤務を行っております。
・在宅勤務対象職種で上司の承認を得た場合、1ヵ月の営業日数の半数以上の出社義務かつ1週間あたり最低2日の出社義務があります。
　※上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます（子供の保育園の送迎等での１時間程度の離席など）
・入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
求める経験 / スキル
【求めるスキル経験】
■必須条件
・日本語・英語での円滑なコミュニケーションおよびステークホルダー対応が可能な方
・ソフトウェアエンジニアリング、デジタルデリバリー、またはテクノロジー実装分野で10年以上の実務経験
・シニアレベルでのデリバリーまたはエンジニアリング組織のマネジメント経験（5年以上）
・大規模・複雑、または規制環境下におけるAI／GenAIデジタルソリューションの提供経験
・プロダクトマネジメントおよびグループレベルの技術部門と効果的に協業できる能力

＜以下いずれかの経験をお持ちの方は優遇＞  
・金融サービス、保険、または同等の規制産業での実務経験
・マトリクス型組織や複数リーダー体制での業務経験
・クラウドプラットフォーム、DevOps、CI/CD、TDDを含む現代的な開発・デリバリー手法への深い理解
・LLM連携、プロンプト設計、オーケストレーションなど生成AI技術への高い関心と知識
・大規模かつミッションクリティカルなシステムの設計・開発経験
・高い口頭および文書によるコミュニケーション能力
従業員数
860名 （（2021年3月31日現在））
勤務地

複数あり

想定年収

980 万円 ~ 1,700 万円

従業員数
860名 （（2021年3月31日現在））

プロダクトエンジニア

シンプルフォーム株式会社

  • 在宅勤務可
仕事内容
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■ チームのミッション
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各プロダクトの独自価値(Value Proposition) を最大化していくことです。エンジニアリングを武器に、必要に応じて周辺領域に染み出していきながら様々な活動を行っています。上流〜下流まで一気通貫で担うため、エンジニアの裁量・責任範囲が広く、「そもそもなぜ作るのか」の議論から積極的に入っていきます。この責任を担うエンジニアの価値はAIの台頭を持っても、揺らぐことはないと確信しています。

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■ 具体的な業務内容
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プロダクトエンジニアは各プロダクトのValue Propositionを最大化するために、様々な役割を担っていきます。主な役割は以下の通りです。

① PdM、デザイナーと「何をなぜ作るのか」を議論し、要件定義を行う
② 定義されたタスクをAIを活用して実装し、成果物をレビューして完成させる
③ QAと連携し、成果物の品質を確認する
④ 毎週の成果物を社内ステークホルダーに共有し、FBを得る
⑤ リリース後の障害や問い合わせに対応し、SREと連携しながら、AIによる運用自動化や再発防止を行う
⑥ 共通基盤など複数プロダクトを横断した技術課題について議論し、ADRとして記録する
⑦ R&Dエンジニアと組んで新規プロダクトのPoCを高速に進め、プロダクト化を担う
⑧ 既存プロダクトを顧客の業務に深く埋め込むパッケージ開発プロジェクトに上流から参加し、開発を成功させる

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■開発の特徴
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1. 価値の源泉たる一次情報を扱う
外部から調達したデータに加え、自分たちで生み出した一次情報も直接扱います。
一次情報は、AI・プロダクトの進化の源泉であり、今後も投資し続けます。

2. 現実の複雑系を抽象化・構造化する
法人の実体と実態は、単純なテーブル結合やAPIでは表現できません。
変化、関係性、文脈などを全て踏まえて、抽象化・構造化し、顧客に届けます。

3. 顧客よりも顧客のことを理解する
法人審査全体を支える存在として、ビジネスも開発も垣根はありません。
全体で1つの大きな価値とするため、開発メンバーも顧客理解に努めます。

4. 非機能や裏側の改善が評価される
SimpleFormは、信念として、「面倒を愛する」 というものを掲げています。
派手さはなくとも、最終的には価値につながる裏側の改善は、正しく評価されます。

5. 長期性を前提に積み上げられる
短期で非合理であっても、長期的に合理性があれば、そちらを優先する。
長期性を非常に重んじる文化が醸造されています。

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■エンジニアとして働く魅力
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・唯一無二のドメインと独自データ
法人の実体性評価・審査業務のアップデートという前人未到の領域で、業界標準を作りにいく役割を担えます。
現地調査や行政内部データなど、Webからは到達できない独自データを武器にプロダクト作りを行います。

・AI活用の最前線に立てる
実装をAIに任せることを組織として前提化し、Claude Codeや自社AIエージェント、仕様駆動の開発プロセスが日常となっています。
「AIありきで開発プロセスを再設計する」フェーズにあり、役割を実装から設計・企画・組織へ広げる挑戦ができます。

・社会を良くしていく実感
開発した機能が不正を検知し、善良な事業者の信用を証明するなど、顧客からの熱量あるフィードバックが毎週届きます。
Bizと一緒に顧客の元に赴く機会もあり、顧客の声を直に聞くこともできます。

・少人数で任される範囲の広さ
1人が1プロダクトを丸ごと持てる規模感で、0→1の機会が今後も多く発生します。

・エンタープライズ×スタートアップの両立
メガバンク、大手カード会社、大手プラットフォーマー、行政といった顧客を相手にしながら、意思決定はスタートアップの速度感を維持しています。
PdM・EM・FDEなど、エンジニアリングを起点とした他職種への挑戦機会にも恵まれています。

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■社内の環境・ツール
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・フロントエンド: Vue.js, TypeScript
・バックエンド: Ruby on Rails, Python
・データベース: Aurora MySQL, Redis, Neptune, DynamoDB
・インフラ/IaC: AWS, Terraform
・データ基盤/BIツール: Snowflake, Redash
・CI/CD: GitHub Actions
・バージョン管理: GitHub
・デザイン: Figma
・コミュニケーション/タスク管理: Slack, Notion, Jira
・モニタリング: New Relic, Sentry
・AIコーディング支援: Cursor, GitHub Copilot

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■SimpleFormをもっと知る
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・コーポレートサイト：https://www.simpleform.co.jp/
・CTOメッセージ：https://www.simpleform.co.jp/careers/4bWG-Lxb
・技術オウンドメディア「技術論考」：　　　　https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion
・シリーズBラウンドで総額40億円の資金調達を実施：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000101212.html
・オフィス移転：https://www.simpleform.co.jp/news/5nvgrZoV
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・RDBを用いたWebアプリケーションの設計・開発・運用の経験
・曖昧な要件を技術的仕様に落とし込んだ要件定義の経験
・AIコーディングエージェントの日常的な開発や運用に活用した経験

【歓迎要件】
・組織横断での技術的な意思決定をリードした経験
・Biz/CS/顧客と直接要件・仕様を握れるコミュニケーション能力
・要件定義〜リリースまでのプロジェクトマネジメント経験（特にエンタープライズ向け長期案件）
・開発チームのリーダーとしてメンバーの業務マネジメントやチームの目標設定・推進をリードした経験
・データ基盤・データエンジニアリングの経験（特に Snowflake の活用・構築経験）
・Ruby on Rails、Vue.js、TypeScript、Python を用いたWebアプリケーション開発の経験
・AWS を用いたシステム全体のアーキテクチャ設計経験
・0→1のプロダクト立ち上げ経験
・監視の整備、パフォーマンスチューニングなどプロダクトの信頼性を高める(SRE)活動の経験
・金融・行政など高水準のセキュリティや可用性が求められるドメインでの開発経験

【求める人物像】
・プロダクト愛があり、技術はプロダクトの価値を高めていくための手段であると捉えている
・この国を一歩でも前に進める役割を担いたい
・相手の立場に寄り添った上で提案することを大切にしている
・自分の業務範囲を越えて問題提起・解決することを厭わない
・短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい
・地味だが本質的な改善に価値を見いだせる
従業員数
161名 （2026年2月1日）
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
161名 （2026年2月1日）

【IT】IT戦略部デジタル企画推進（AIガバナンス・リスク）

大手証券会社

  • 上場企業
仕事内容
＜主な業務＞
・生成AIの活用推進：生成AIを活用した新たなアプリケーションやサービス、社内向け研修等を各ビジネス部門やグループ会社と協働し企画立案・推進する
・ITガバナンスの構築・運営：セキュリティ、コンプライアンス、リスク管理やAI利用に関する社内審査を含むAIガバナンス体制の構築および運営、関係部門（ITガバナンス担当、リーガル・コンプライアンス・リスク管理部門、グローバルのAI推進・ガバナンス担当等）との折衝業務
・AI関連プロジェクトマネジメント：ビジネス部門と連携したデジタルトランスフォーメーション(DX)推進、および関連プロジェクトの管理
・先端技術調査：AIをはじめとする先端技術のリサーチや他社動向調査、ビッグテック・ベンチャー企業等有望な技術力を持つ企業との協業検討
・経営層および他部門、グループ会社等ステークホルダーマネジメント：AIに関するステアリング・コミッティ、経営層向け定例等各種会議体の企画・運営
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・プロジェクトマネージャーまたはビジネスアナリストとしての経験
・IT開発・運用における基本的な知見・経験（基本／応用情報処理技術者資格取得者尚可）
・関連ビジネス部署と連携して要件を具体的なシステムデザイン・実装に落とし込む分析力、課題解決力、主体的な推進力
・プロジェクト関係者を目標に向かって導くコミュニケーション力、リーダーシップスキル
・MSオフィス製品への習熟（Word/Excel/PowerPoint）
・ビジネスレベルの日本語力

＜あれば尚可＞
・ITプロジェクト管理、PMOの経験
・金融業界（証券、銀行、アセットマネジメント、リースなど）における実務経験（ベンダーとしての関与案件も含めます）
・アプリケーション開発手法に関する知識と経験（Agile開発のプロジェクト経験尚可）AI・機械学習開発プロジェクト経験（データクレンジング・モデル開発・MLOpsなどいずれの工程でも可）
・最新技術動向（特にAI領域）に対する知識・理解
・ITセキュリティ・ITIL関連業務経験
・クラウドサービス（SaaS・PaaS・IaaS）に関する評価・導入・運用経験
・ITガバナンスの策定・運用経験（IT統制、リスク管理、コンプライアンス対応等。SOC2、ISO27001などのIT監査・認証対応経験者は更に歓迎）
・情報処理安全確保支援士、CISA、CISM、CISSP、CRISCなどの資格保持者
・基礎的な英語力
・内部管理責任者資格
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 非公開

AI駆動開発PM／開発

メガベンチャー独立系SIer

  • 上場企業
仕事内容
■仕事内容
開発フェーズでは、AI駆動開発を前提としたプロジェクトの推進を担当いただきます。
AIエージェント（Devin）などのAIツールを活用し、AI駆動開発に最適化された開発標準を用いて、高品質×高生産性のプロジェクトを実現していきます。

＜PMの主な業務内容＞
・プロジェクト計画／進捗／品質／リスク管理
・AI駆動開発エンジニア（Devin）やチームのマネジメント
・開発メンバー、ステークホルダーとの合意形成や調整
・お客様への価値共有や技術的意思決定支援
・AI×モダンアーキテクチャを活用した仕様や設計指針の策定

■当部署で働く魅力
・AIという武器を身に着けて、モダンアーキテクチャに挑戦できる
・従来の非効率な開発スタイルから解放され、生産性の高い開発ができる
・古いシステムに苦しんでいる企業の構造を変える最前線に立てる
・モダナイゼーションという社会的意義の高いテーマに携われる
・お客様の反応をダイレクトに受け取れる立ち位置で、やりがいを実感できる
・技術特化、上流挑戦など多様なキャリアパスを描ける
求める経験 / スキル
【必須】
・Webアプリケーションまたは基幹系システム開発における、要件定義や基本設計などの上流工程の経験
・上流工程でお客様と要件や仕様を議論して合意形成を図った経験
・3名以上のチームのリーダーとして成果物レビューととりまとめを行った経験

※開発言語は問いません。COBOLやVB.NETなどレガシー言語のご経験でも問題ありません。
同社では、AI（Devinなど）と標準化された開発プロセスを活用することで、モダンな開発スタイルへステップアップが可能です。
モダン技術の習得に不安がある方でも、AIと協業することで実践的にキャッチアップしていただけます。

【尚可】
・基幹システム再構築の経験
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 2,000 万円

R&Dエンジニア

シンプルフォーム株式会社

  • 在宅勤務可
仕事内容
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■ チームのミッション
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SimpleFormにおいて、データ基盤は全国の法人に関する一次情報を収集・構造化し、審査判断やリスク検知、プロダクト機能開発、顧客への価値提供へと直に繋がる、事業の中心地点だと捉えています。

私たちは、Snowflake・dbtを中心に、データモデリング、パイプライン開発、品質管理、権限設計、メタデータ整備を進めながら、社内のデータ活用を支えるだけでなく、顧客である金融機関等のデータ基盤構築・変革支援にも取り組んでいます。

データから最大限の価値を引き出す「攻め」と、品質・権限・ガバナンスによってリスクを抑える「守り」の両面から、SimpleFormのプロダクト価値と、顧客の審査業務を支える基盤をつくることが、このチームのミッションです。

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■ 具体的な業務内容
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・R&Dエンジニアの業務概要
R&Dチームでは、法人情報基盤を活用し、これまでにはない「不正を働く法人の発見」や「法人同士のつながりを見出すこと」という価値を提供し、
法人審査のさらなる効率化・高度化を実現するための機械学習・情報検索・データ分析を中心とした技術開発に取り組んでいます。

先進技術はもちろん、統計分析や古典的な機械学習アルゴリズムも含め、課題に応じて最適な技術を選択しながら、機械学習モデルや情報検索システムの設計・開発・改善を担っていただきます。
また、データ分析を通じて、審査・調査業務の高度化につながるインサイトの抽出や、新たな特徴量・分析手法の検討に携わる機会もあります。

業務では、弊社が独自に収集・蓄積してきたデータアセットだけでなく、お客様からお預かりしたデータも活用しながら、
お客様向けの開発・分析プロジェクトに参画し、実際の業務課題に向き合いながら技術を社会実装する機会もあります。

研究と実務の双方を経験しながら、技術的な挑戦と事業価値の創出を両立できるポジションです。

■これまでの研究開発事例
・法人間の繋がりを可視化するナレッジグラフ（Company Knowledge Graph）
RDBでは確認が難しかった法人や代表者同士の関係性を可視化するものです。
機能詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/dzgA7U4E

・深掘り調査AIエージェント
これまで調査員が行っていた特定の法人に関する実体性・実態性の確認を、特化型AIエージェントによって行おうとする研究です。
詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/owKaUhNG

・情報の非対称性を考慮したマネーロンダリングの検知精度の評価
人口知能学会にて発表した、アンチ・マネー・ロンダリング（AML）の高度化に向けた取り組みです。
詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/news/XJlB4GV0

■開発スタイル/イメージ
・R&Dエンジニアを含む各プロジェクトチームは、3-5 名程度に分割されたフラットな組織構成です
・チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います
・業務場所はオフィス／オンラインを組み合わせたハイブリッドワークです
・業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます
・成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます
・定期的に顧客先に訪問し顧客と直接対面してフィードバックをもらい、改善に繋げていきます
求める経験 / スキル
【必須要件】
■求める経験
下記いずれか(または複数)のご経験をお持ちでいらっしゃる方
・新規事業の開発担当者として企画担当者と密に連携し、PoCなど初期段階の開発を自力で成し遂げた経験
・既存のデータから価値ある特徴量などインサイトを自ら発見し、機能開発に繋げた経験
・顧客課題の解決に向けて、分析・開発の成果を顧客に直接デリバリした経験
・分析・技術の内容を顧客や社内の非専門家にも伝わる形で提案・プレゼンし、意思決定や課題解決を主体的にリードした経験

■求めるスキル　
下記いずれか(または複数)のご経験をお持ちでいらっしゃる方
・Pythonを用いた機械学習・データ分析の実務経験
・pandas（Polars）、scikit-learn、PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたモデル開発経験
・統計・機械学習アルゴリズムを理解し、適切なモデル設計・評価・改善のリード経験
・分類、異常検知、時系列解析、グラフ解析等の実務経験
・LLM API（Anthropic、OpenAI等）やRAGを用いた機能・システムの開発経験
・AIエージェント（ツール利用・マルチステップのワークフロー自動化）の設計・構築経験
・Git/GitHub、Dockerを用いたチーム開発経験
・AWS（ECS、S3、Lambda、Athena等）を用いたAIシステムの開発・運用経験

【歓迎要件】
・金融犯罪対策（AML、不正検知等）ドメインに関する知識や業務経験
・顧客環境でのシステム開発・導入経験
・AI・データサイエンスチームの技術リードまたはマネジメント経験
・プロジェクトの品質・スケジュール・リスク管理経験
・若手育成、技術レビュー、組織への技術展開経験
・AI・データ活用プロジェクトを企画から社会実装まで推進した経験
・AI/機械学習/データサイエンス分野のトップカンファレンス/ジャーナルでの発表経験

【求める人物像】
・この国を一歩でも前に進める役割を担いたい
・自分の業務範囲を越えて問題提起・解決することを厭わない
・相手の立場に寄り添った上で提案することを大切にしている
・短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい
・地味だが本質的な改善に価値を見いだせる
従業員数
161名 （2026年2月1日）
勤務地

東京都

想定年収

800 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
161名 （2026年2月1日）

Principal AI Engineer

日本イーライリリー株式会社

  • 外資系企業
仕事内容
At Lilly, the work is demanding because patients are waiting. We unite caring with discovery to help make life better for people around the world, knowing that every decision, every detail, and every day matters. Headquartered in Indianapolis, Indiana, our over 50,000 employees around the globe take on complex challenges to discover and deliver life-changing medicines, strengthen how health is understood and managed, and support the communities we serve. This is hard, urgent, selfless work—but it’s work worth doing. If you’re driven by purpose and ready to bring your best to work that truly matters for patients, we invite you to join us. .

The Principal AI Engineer is a hands-on technical contributor who builds and operationalizes AI capabilities for Japan's AI portfolio. Working within APEX (AI Product & Experience) and partnering closely with the Architects, this role designs, builds, and evaluates the applications, pipelines, and reusable components that take AI and generative AI solutions from prototype to production. The focus is applied AI/ML engineering with a forward lean toward agentic AI solutions to transform business processes, operationalizing them reliably, and testing enterprise AI capabilities so the right ones get reused in the platform. This role suits someone who operates independently, contributes to technical design decisions, and builds production-grade systems.

【Primary Role & Responsibilities】
This job description provides a general overview of the role at the time it was prepared; responsibilities may evolve over time.

・Partner with product owners, delivery teams, architecture, and business stakeholders to turn requirements into working solutions across the product lifecycle (SDLC).
・Contribute to technical design discussions for POC and production work; independently drive scoped delivery while escalating risks appropriately.
・Track the evolving AI landscape (foundation models, communication protocols e.g. MCP, agentic frameworks e.g. A2A, and industry standards) and translate what matters into practical recommendations.
・Clearly communicate technical decisions, capabilities, and limitations to technical and business audiences, alike.

【Supplementary Responsibilities】
■Build
・Design, build, test, and iterate on generative AI solutions — AI (including Advance AI)-powered applications, retrieval-augmented generation (RAG), and agentic systems with tool use and multi-step reasoning.
・Decompose business processes into components suitable for AI assistance, from productivity tools to multi-agent workflows.
・Build and maintain the data and integration pipelines that support AI products.

■Operationalize
・Apply MLOps / LLMOps practices — deployment, versioning, monitoring, evaluation pipelines, cost/latency monitoring, and guardrails.
・Apply software engineering and DevOps fundamentals — CI/CD, containerization, version control, testing, and documentation.
・Monitor production solutions for drift and performance degradation and drive resolution.

■Evaluate and Reuse
・Test and benchmark enterprise AI platforms and capabilities (e.g. Snowflake, internal Lilly AI capabilities), assessing fit, performance, and reusability for the Japan portfolio.
・Design for reuse and scalability, so capabilities work across initiatives rather than serving a single use case.
・Contribute to Japan's AI foundation layer, partnering with the Architecture & Technology AI lead on shared building blocks and implementation patterns.



Lilly does not discriminate on the basis of age, race, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity, gender expression, national origin, protected veteran status, disability or any other legally protected status.

#WeAreLilly

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本ポジションは、日本のAIポートフォリオを支えるAI機能の実装・運用までを一貫して担うテクニカルスペシャリストです。APEX（AI Product & Experience）チームに所属し、アーキテクトと緊密に連携しながら、AI・生成AIソリューションをプロトタイプから本番環境へと展開するためのアプリケーション、パイプライン、再利用可能なコンポーネントの設計・構築・評価を担います。業務の中心は実践的なAI/MLエンジニアリングであり、特に業務プロセスの変革に向けたエージェント型AIソリューションに重点を置きます。これらを信頼性高く運用するとともに、エンタープライズ向けAI機能を検証し、有効なものをプラットフォーム上で再利用できる形に整えることが求められます。自律的に業務を遂行し、技術設計上の意思決定に貢献しながら、実運用に耐える品質のシステムを構築できる方に適したポジションです。

【主な職務内容】
本記述は作成時点での職務全体の概要であり、責任範囲は状況に応じて変化する可能性があります。

・プロダクトオーナー、デリバリーチーム、アーキテクチャチーム、事業部門の関係者と連携し、要件をソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体を通じて実際に稼働するソリューションへと落とし込む。
・PoCおよび本番開発における技術設計の議論に貢献するとともに、担当範囲のデリバリーを自律的に推進し、リスクは適切に関係者へ共有・エスカレーションする。
・急速に進化するAI領域（基盤モデル、MCP等の連携プロトコル、A2A等のエージェントフレームワーク、関連する業界標準）の動向を継続的に把握し、重要な変化を実務上の提言につなげる。
・技術的な意思決定、機能、技術的な制約について、技術者・ビジネス関係者の双方に明確に伝える。

【補足的な職務内容】
■構築（Build）
・生成AIソリューションの設計・構築・テスト・改善。AI（Advanced AIを含む）を活用したアプリケーション、検索拡張生成（RAG）、ツール利用や多段階推論を伴うエージェントシステムを対象とする。
・業務プロセスを分解し、生産性向上ツールからマルチエージェントワークフローまで、AIによる支援に適したコンポーネントへと再構成する。
・AIプロダクトを支えるデータ連携・統合パイプラインを構築・保守する。

■運用化（Operationalize）
・MLOps / LLMOps の実践（デプロイ、バージョン管理、モニタリング、評価パイプライン、コスト・レイテンシ監視、ガードレール）。
・ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの基礎を適用する（CI/CD、コンテナ化、バージョン管理、テスト、ドキュメント整備）。
・本番ソリューションのドリフトや性能劣化を監視し、解決を主導する。

■評価・再利用（Evaluate and Reuse）
・エンタープライズAIプラットフォームや関連機能（例：Snowflake、Lilly社内AI機能）を検証・ベンチマークし、日本のポートフォリオにおける適合性、性能、再利用性を評価する。
・個別の案件にとどまらず、複数の取り組みで活用できるよう、再利用性とスケーラビリティを前提に設計する。
・Architecture & Technology チームのAIリードと連携し、共通の構成要素・実装パターンの整備を通じて、日本におけるAIプラットフォーム基盤の構築に貢献する。
求める経験 / スキル
■Minimum Qualification Requirements
・Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related technical field.
・Three or more years of hands-on AI/ML or software engineering experience, with a demonstrated track record of building AI-powered tools or applications that were actually adopted by end users — not just technically functional.
・Strong programming skills in Python.
・Hands-on experience developing and deploying LLM-based applications — including prompt/context engineering, RAG, or agentic workflows.
・Working knowledge of MLOps / LLMOps practices — versioning, monitoring, deployment, and evaluation.
・Experience with at least one major cloud platform (Azure preferred; AWS or GCP transferable).
・Solid understanding of modern software engineering practices and the development lifecycle (SDLC).
・Business-level fluency in English.

■Additional Preferences
・Experience with agentic AI frameworks and emerging standards (e.g. LangGraph, MCP).
・Familiarity with DevOps tooling — CI/CD (e.g. GitHub Actions), Docker, Kubernetes, infrastructure-as-code.
・Comfort using AI-assisted coding tools to accelerate prototyping and experimentation (a core way of working on this team).
・Additional languages relevant to the stack (e.g. PySpark for data-heavy workloads, Go for services) are a plus.
・Exposure to AI security, data privacy, and governance practices.
・Experience in a regulated industry (pharmaceutical, healthcare, finance).
・Comfort in a fast-moving environment where the technology landscape shifts frequently.
・Business-level fluency in Japanese (preferred, not mandatory).
・Specialization or certifications in Machine Learning, Data Science, AI Engineering, or Cloud Architecture are a plus.


■応募必須要件
・コンピュータサイエンス、データサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野における学士号または修士号。
・AI/MLまたはソフトウェアエンジニアリング分野で3年以上の実務経験を有し、技術的に動作するだけでなく実際にユーザーに使われ、定着したAI活用ツールやアプリケーションを構築した実績を有すること。
・Python による高度な実装力。
・LLMを活用したアプリケーションの開発・デプロイ実務経験（プロンプト/コンテキストエンジニアリング、RAG、エージェントワークフローなどを含む）。
・MLOps / LLMOps の実務知識（バージョン管理、モニタリング、デプロイ、評価）。
・主要クラウドプラットフォームのいずれかでの経験（Azure を優先。AWS・GCP の経験も評価対象）。
・最新のソフトウェアエンジニアリング手法および開発ライフサイクル（SDLC）に対する確かな理解。
・ビジネスレベルの英語力。

■望ましいスキル・経験
・エージェント型AIフレームワークおよび新興の標準仕様（例:LangGraph、MCP）の経験。
・DevOpsツールへの習熟。CI/CD(GitHub Actions など)、Docker、Kubernetes、Infrastructure as Code を含む。
・AI支援型コーディングツールを活用し、プロトタイピングや実験を加速させることへの適応力（本チームの中核的な働き方の一つ）。
・本ポジションの技術スタックに関連するその他の言語(例:データ処理向けの PySpark、サービス開発向けの Go)。
・AIセキュリティ、データプライバシー、ガバナンスに関する知見。
・規制産業（製薬・ヘルスケア・金融）での実務経験。
・技術動向の変化が激しい環境での適応力。
・ビジネスレベルの日本語力。
・機械学習、データサイエンス、AIエンジニアリング、クラウドアーキテクチャなどの分野における専門教育または認定資格。
従業員数
2,750名 （2025年末現在）
勤務地

兵庫県

想定年収

700 万円 ~ 1,500 万円

従業員数
2,750名 （2025年末現在）

AIエンジニア ‐LLM・AI Agent・RAGを活用した業務変革AIプロダクト開発-

グロービング株式会社

  • 上場企業
仕事内容
特定業界・業務に特化したAIソリューションの中核メンバーとして、LLM／機械学習／最適化技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。

モデルを作って終わりではなく、業務プロセス・意思決定・KPIまで設計し、AIを実際の事業成果につなげることにこだわるポジションです。

【業務内容】
●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発
●業務フローや意思決定ロジックの構造化／モデル化
●LLM、機械学習、最適化アルゴリズムの業務適用
●AIエージェント／マルチステップ推論の設計・実装
●Prompt Engineering、RAG、構造化出力等を活用したAIアプリケーション開発
●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計
●MLOps／LLMOpsを含む、本番運用を前提としたシステム設計
●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件の整理・技術要件への落とし込み
●個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元する取り組み

【ポジションの特徴】
●現年収比150％up等での提示実績あり/スキルに応じたRS（譲渡制限付株式）付与制度あり
●アカデミック、元AIスタートアップCTOなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍
●経営に近い距離で、プロダクト方針や事業戦略の意思決定にも関与できる
●将来的にはエンジニアリングに加えて、コンサルティング、事業開発、プロダクトマネジメントなど幅広いキャリアを選択可能
●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、最新AI技術のキャッチアップ・実装に集中できる環境
●生成AIツール（Copilot / Claude Code）自由利用
求める経験 / スキル
【求める人物像】
●AIの社会実装を通じて、日本企業の競争力向上に貢献したい方
●技術検証に留まらず、実際の業務変革や事業成果につながるAI開発に関心がある方
●将来的にプロダクト責任者、事業責任者、起業家などを目指したい方
●知的好奇心と知的タフネスがあり、自ら学び、考え、推進できる方

【必須要件（MUST）】
以下いずれかのご経験をお持ちの方
●Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPI開発経験
●LLM API（OpenAI, Anthropic, Gemini等）を用いた開発経験
●Prompt Engineering、RAG等の実装経験
●機械学習、データ分析、数理最適化領域での実務経験
●Git/GitHubを用いたチーム開発経験

【歓迎要件（WANT）】
●AIエージェント設計・実装経験
●LangChain / LangGraph 等の利用経験
●MLOps／LLMOpsの設計・運用経験
●SaaSまたはBtoBプロダクトの開発経験
●業務改善、業務設計、BPRに関する経験
●特定業界に関するドメイン知識（例：製造、流通小売、自動車、SCM、通信等）
従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 3,000 万円

従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）

AIコンサルタント ‐PoCで終わらせないAI実装・業務変革支援-

グロービング株式会社

  • 上場企業
仕事内容
顧客の現場に深く入り込み、業務理解・課題設定・AI活用テーマ設計・実装推進・本番導入・定着支援までを一気通貫で担うポジションです。

単なる要件定義やPoC支援に留まらず、実際の業務に定着し、事業成果につながるAIソリューションを構築していきます。さらに、個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元することで、顧客ごとの個別最適に閉じない価値創出を目指します。

AIを「導入する」だけではなく、業務プロセス・意思決定・KPIに組み込み、現場で使われ続ける仕組みにするポジションです。

【業務内容】
●顧客業務のヒアリング、業務分析、課題の構造化
●AI活用テーマの課題設定、ユースケース設計
●PoCから本番導入、業務定着までのプロジェクト推進
●AIソリューションの要件整理、仕様設計
●AIエンジニアと連携した実装推進・技術要件への落とし込み
●顧客、Biz、開発チーム間のコミュニケーション設計・合意形成
●業務KPIの設計、効果検証、定着支援
●個別案件で得た知見の抽象化、再利用可能なプロダクトへの還元

【ポジションの特徴】
●現年収比150％up等での提示実績あり/スキルに応じたRS（譲渡制限付株式）付与制度あり
●AIエンジニアやFDEと近い距離で、実装まで踏み込んだコンサルティングができる
●顧客の業務変革に深く入り込み、AIの社会実装をリードできる
●コンサルティング、プロダクトマネジメント、事業開発を横断したキャリア形成が可能
●スタートアップの成長フェーズにおいて、事業づくりそのものに関与できる
●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、柔軟な働き方が可能
求める経験 / スキル
【求める人物像】
●AIの社会実装を通じて、日本企業の競争力向上に貢献したい方
●データドリブンな業務変革や経営変革に関心がある方
●顧客の現場に入り込み、業務課題を深く理解することに面白さを感じる方
●技術、業務、ビジネスを横断しながら課題解決を進めたい方
●スタートアップの事業成長に関わりたい方
●将来的に事業責任者、プロダクト責任者、起業家などを目指したい方
●知的好奇心と知的タフネスがあり、自ら学び、考え、推進できる方

【必須要件（MUST）】
以下いずれかのご経験をお持ちの方
●コンサルティングファーム、SIer、IT企業、事業会社などでの業務改善・システム導入・DX推進経験
●顧客業務のヒアリング、業務整理、要件定義の経験
●AI、データ分析、SaaS、業務システムなどを活用した課題解決経験
●プロジェクトマネジメントまたはプロジェクト推進の経験
●エンジニアやデータサイエンティストと連携した開発・導入プロジェクトの経験

【歓迎要件（WANT）】
●AI／生成AI／LLMを活用した業務改善・DXプロジェクトの経験
●RAG、AIエージェント、データ分析基盤などに関する基本的な理解
●業務システム、SaaS、ERP、CRM、SCMなどの導入・活用支援経験
●BPR、業務設計、業務標準化に関する経験
●製造、流通小売、自動車、SCM、通信などの業界知見
●プロダクトマネージャー、BizDev、エンジニアとの協働経験
●スタートアップや新規事業環境でのプロジェクト推進経験
従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）
勤務地

東京都

想定年収

600 万円 ~ 3,000 万円

従業員数
273名 （連結/2025年5月31日現在）

Model Development Engineer (音声対話, 音声認識, 音声合成)

SB Intuitions株式会社

仕事内容
【ミッション】
・音声認識、LLM、音声合成モデルを活用した、日本語音声対話システムの開発

【具体的な業務】
・大規模音声データの構築および前処理手法の検証
・ストリーミング音声認識モデルの開発
・ストリーミング音声合成モデルの開発
・リアルタイム音声対話のためのLLM開発
・リアルタイム音声対話におけるAgentic機能の開発
・上記モジュールを組み合わせた音声対話システムの構築
・日本語音声ベンチマークの構築

【仕事の魅力】
・日本トップの音声認識、音声合成モデルおよびSarashinaを活用したの音声対話システムに関して、モデル開発からプロダクト化まで一貫して取り組むことができます。
求める経験 / スキル
■応募資格（必須）
・大規模データの構築・管理・学習経験
・音声認識、音声合成、音声対話等のいずれかのモデル開発経験
・GitHubなどのソフトウェア開発プラットフォームを使ったチームでの開発経験
・情報系またはそれに類する分野での学位（修士以上が望ましい）

■応募資格（歓迎）
・トップ国際会議 (ICASSP/INTERSPEECH/ACL/EMNLP等) への論文採択経験
・大規模分散学習のためのコード開発経験

■求める人物像
・当社事業内容、ミッションに共感し、新たな事業への挑戦姿勢・意欲を持った方
勤務地

東京都

想定年収

650 万円 ~ 1,800 万円

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  2. AI・MLエンジニア
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