検索結果：18件
| 業務内容 | 同社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、東証上場企業のグループ企業として設立されました。 大規模言語モデル（LLM）を活用した革新的なプロダクトやAIエージェントの開発に注力しています。 本ポジションでは、AIプロダクトを牽引するソリューションエンジニアとして、顧客課題の分析からAIソリューションの設計・開発・実装までをリードします。 【主な業務内容】 ・顧客課題の分析・ソリューション設計 - ヒアリング、AI技術を活用した最適なソリューション設計（LLM/RAG、音声認識、エージェント等） ・AI関連システムの開発・実装 - 業務自動化システムの構築、チャットボットや対話システムの開発 - 機械学習モデルの実装・チューニング ・システム統合・技術支援 - API連携設計、クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）を活用したAIシステム構築 - データパイプラインの設計・構築 ・プロジェクトマネジメント・顧客対応 - 技術的リード、進行管理、導入支援 【開発環境】 言語: Python, TypeScript / React / Next.js インフラ: GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール: Slack, GitHub, Notion 等 【魅力・特徴】 ■最先端技術の実践 LLMやRAG、AIエージェントといった最先端のAI技術を、研究だけでなく実際のビジネスソリューションとして実装・提供する経験が積めます。 ■エンジニア支援制度の充実 AIツール（ChatGPT, Claude等）の会社負担での利用、書籍購入補助、リフレッシュ手当、家賃手当など、エンジニアが働きやすい環境が整備されています。 |
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| 職種 | AIソリューションエンジニア |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件/経験・スキル】 ・コンピュータサイエンス等の学士号または同等の実務経験 ・フルスタックでのシステム開発経験3年以上 (TypeScript/React, Python) ・API連携やシステム統合の実務経験 ・顧客との要件定義・技術説明・受注開発の経験 ・AI・機械学習技術への強い興味・関心と基礎知識 ・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) の経験およびコンテナ技術の理解 ・日本語：Fluent 【歓迎要件/経験・スキル】 ・AI・機械学習を活用したシステム開発・運用経験 ・LLM/RAG実装経験 (ベクトルDB、プロンプト設計等) ・REST API、GraphQL等のAPI設計・開発経験 ・チャットボット、音声認識システムの開発経験 ・アジャイル開発手法での開発経験 ・プロジェクトマネジメント経験 【求める人材】 ・AIによるイノベーションをリードし、新たな価値を創出することに意欲的な方 ・柔軟で迅速な意思決定ができる方 |
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| 業務内容 | 【概要】 国内最大級の規模を誇る人材サービス企業にて、AIの研究・開発を行う専門組織「AIテクノロジー室」に所属します。 1,000万人以上のユーザーが利用する転職サイトをはじめ、同社の幅広い人材サービスから得られる膨大なデータを活用し、データ分析基盤の構築・運用を担います。 【具体的な業務内容】 適性やスキルセットに合わせて、以下の業務をお任せします。 ■データ分析基盤の構築、運用 ■データ分析基盤のインフラ構築・運用（データソースからのデータ取得に関するインフラ設計・開発） ■HRプロダクトからのデータ収集および提供 ■新規データ基盤連携時のELTパイプライン設計、データモデリング ■既存ELTの運用・改修（パイプライン整理、SQLなど） ■レガシーシステムからDatabricksへの移行 ■各部門（分析、アプリ開発、情シス、セキュリティ等）との調整 【挑戦できる領域】 志向性に応じて、技術選定・アーキテクチャ設計への参画や、データガバナンス強化・標準化といった組織の「仕組み作り」にも携わることができます。 ビジネスサイドやデータアナリストと連携し、技術とビジネスの架け橋として活躍できる環境です。 【開発環境】 ■開発言語：Python, SQL, PySpark ■データ基盤：Databricks on AWS, 一部GCP ■インフラ：AWS (RDS, DynamoDB, Glue, Athena, EC2, S3, Lambda, DMS, IAM等), 一部GCP ■ELT：Trocco, Tableau Prep, AWS Glue, Databricks Lakeflow Jobs ■BI：Tableau, PowerBI ■その他：Terraform, GitHub, Zoom, Slack 【ポジションの魅力】 ■社会的インパクト 1,000万人以上の会員基盤を持つサービスに紐づく大量かつ希少なデータに触れ、世の中の「仕事人生」を豊かにするプロダクト開発に貢献できます。 ■柔軟な働き方 フルリモートワークを歓迎しており、場所にとらわれない働き方が可能です。専門業務型裁量労働制により、自律的な業務遂行が推奨されています。 |
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| 職種 | AIテクノロジー室_データエンジニア |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件/経験・スキル】 ※以下【①】または【②】いずれかのご経験をお持ちの方（即戦力として自走できる方を想定） 【① インフラ・DBエンジニア寄りの方】 ■AWS上でのネットワーク等（VPC, Route Table, Security Group, EC2等）のインフラ構築・設計・運用経験（3年以上） ■RDBMS利用経験（3年以上） 【② データエンジニア・アナリスト寄りの方】 ■SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析の経験（3年以上） ■データウェアハウス（DWH）の構築・設計・運用経験 ■データマネジメント・データガバナンスの運用経験 【求める人物像】 ■自走して業務を遂行できる方 ■新しい技術や仕組みに興味を持ち、提案・改善ができる方 ■ビジネスサイドや他部署と円滑に連携できるコミュニケーション能力をお持ちの方 |
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| 業務内容 | ■募集背景 同社は、これまでのSaaS事業を基盤に急成長を遂げてきました。 従来のプロダクトで実現してきたお客様の経済価値最大化をさらに一歩入り込んで支援すべく、コンサルティング事業を立ち上げています。 日本を代表する多くのエンタープライズ企業からご支持をいただいており、さらなる成長を見据えた体制強化が求められています。 顧客価値の最大化を目指して組織のステージアップを進めていくフェーズですので、同社の新規事業成長をリードしてくださるコンサルタントを募集しています。 ■業務内容 ・日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・テクノロジーを用いたソリューションの提案、プロジェクトの推進・実行 ・最新の技術を活用したToBeベースの提案 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の構築・刷新推進 ■Insight事業の魅力 ・【実践的なアプローチ】 同社自身がSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチが可能です。 ・【事業開発の主体者】 コンサルタントとしてクライアントに向き合いながら、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得られます。 ・【本質的な課題解決】 純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供ができる同社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。 ■ポジションの魅力 ・【幅広い関与】最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。 ・【高い貢献度】日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。 ・【中立的な立場】特定のベンダー、ソリューションに縛られず、中立的な立場でお客様に最適なソリューションを評価、選定できます。 ・【多様なキャリアパス】マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。 ・【事業開発への関与】ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わる機会があります。 変更の範囲：会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。 |
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| 職種 | 【DX/AI＆データ】スペシャリスト |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件/経験・スキル】 ・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 ・生成AIを用いたシステム開発に関する知識と実務経験3年以上 ・中～大規模システム開発プロジェクトにおけるマネジメント経験 【歓迎要件/経験・スキル】 ・AI含む新しいテクノロジーに対する興味関心があるだけでなく、フットワーク軽く実際にトライできること ・技術的な要素を専門性が違うステークホルダーにもわかりやすく伝えられる力 ・データ分析業務における知識と実務経験 ・データアーキテクチャ/ソリューション設計の経験 ・データ管理、データガバナンスに携わった経験 ・AI・機械学習等の技術を用いたデータ利活用のためのソリューション開発・基盤構築の経験 ・大手企業の経営層や意思決定者に対するソリューション提案の経験 ・コンサルティングファームでの実務経験 ・プロダクト開発、またはサービス開発に携わったご経験 【求める人物像】 ・同社のMission/Valueに共感できる方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、業務に取り組める方 ・前例のない課題に対する好奇心や思考力を持った方 ・困難に直面しても、解決策を導き出しやり遂げる力をお持ちの方 ・変化を楽しみながら柔軟性のある対応ができる方 |
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| 業務内容 | 同社が事業成長を加速させる次なるステージとして、AIを中核に据えた事業構造への進化を目指すなかで、本ポジションは商用AIモデルを用いた顧客向けソリューション開発を担います。 アプリケーションエンジニアとしての技術的なリード、およびAI技術を用いた同社独自のソリューション開発・展開における中心的な役割を担っていただきます。 ■募集背景のポイント 【Webアプリケーションエンジニアの経験が活かせるAI領域へのキャリアパス】 モデリングやアルゴリズム開発といったデータサイエンスの経験は必須ではなく、Webアプリケーション開発をリードしてきた経験を存分に活かしながら、AI領域へとスムーズにキャリアを広げられるフィールドです。 ■具体的な業務内容 ・アプリ開発技術とAI技術を活用した同社独自ソリューションの構築 ・AIによるビジネス変革の推進（特定業務分野に特化したAIソリューションの設計・開発など） ・AIによるIT変革の推進（AI技術を活用した業務プロセスの効率化と精度向上） ・AIエンジニアリングチームのリーダーとしてのプロジェクトマネジメント 【当ポジションで働く魅力】 ・Webアプリケーションエンジニアの経験を、AI領域で活かせる環境です。 ・「PoCで終わらない」顧客導入・展開まで含めた現場実装型の開発経験を積むことができます。 ・AIという成長領域で、実装力・事業理解・課題解決力を実践的に伸ばせます。 ・顧客の声を反映した価値循環型のプロダクト開発（社内実用→品質向上→外部展開）に参画できます。 ■配属部署 ソリューション本部 ソリューション事業部 AIサービス部 ※業務変更の範囲：会社の定める業務の範囲 |
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| 職種 | 【AI】AIエンジニア／テックリード |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件/経験・スキル】 ■アプリケーション開発経験 ・Java, Pythonのいずれかを使用した開発経験（5年以上） ・基本設計フェーズの経験 ■AI活用 ・業務・私用を問わず、AIを活用したPoC、ツール開発、技術検証などに取り組んだご経験 ■語学スキル ・日本語検定1級、またはそれに準ずる能力 【歓迎要件/経験・スキル】 ・3名以上のチームマネジメント経験 ・お客様との共同開発プロジェクトやAI導入支援の経験 ・機械学習ライブラリ（Transformersなど）の実用知見 ・クラウド環境（AWS、GCP、Azureなど）での実務経験 ・生成AI（LLMやDiffusionモデル）の実務経験 ・業務特化型AIソリューションの開発経験 ・システム開発の全工程（要件定義～運用）の経験 【求める人材】 ・AIによるビジネス変革・IT変革に挑戦することを楽しめる方 ・テクノロジーの力で効率化と付加価値を追求する方 ・システムの「使いやすさ」を追求し、実用的なソリューション提供に意欲的な方 ・変化を恐れず、積極的に新しいアプローチを取り入れられる方 ・チームワークを大切にし、リーダーシップも発揮できる方 |
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| 業務内容 | 同社ではこれまでSaaSプロダクトの開発を祖業とし、当時国内最速でARR10億円を達成するなど急成長を遂げてきました。 そういったスタートアップとして実際に行ってきた事業グロースの手法を実行伴走型でご提供するため、新たに2023年よりDX事業支援をローンチし、日本を代表するエンタープライズ企業のDXを推進しております。 さらなる顧客価値の最大化に向け、新規領域を立ち上げ、クライアントを幅広く支援するために新たにメンバーを募集しています。 ■業務内容 日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・テクノロジーを用いたソリューションの提案、プロジェクトの推進・実行 ・最新の技術を活用したToBeベースの提案 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の構築・刷新推進 ■Insight事業に携わる魅力 ・同社自身がSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがある企業のため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。 ・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。 ・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができるっ同社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。 ■ポジションの魅力 最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。 ・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。 ・特定のベンダー、ソリューションに縛られず、中立的な立場でお客様に最適なソリューションを評価、選定することができます ・コンサルタント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。 ・ご自身の専門性やスキルに応じて同社の事業開発に関わる機会があります。 変更の範囲：会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。 |
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| 職種 | 【DX/AI＆データ】マネージャー以上 |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | ◇必須要件/経験・スキル ・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 ・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3年以上 ・ピープルマネジメントのご経験 加えて、下記いずれかのご経験 ・コンサルティングファームでの実務経験 ・経営層や大手企業の決裁者に向けた提案・営業経験 ・中～大規模開発プロジェクトにおけるマネジメントの経験 ◇歓迎要件/経験・スキル ・AI含む新しいテクノロジーに対する興味関心があるだけでなく、フットワーク軽く実際にトライできること ・技術的な要素を専門性が違うステークホルダーにもわかりやすく伝えられる力 ・データアーキテクチャ/ソリューション設計に携わった経験 ・データ管理、データガバナンスに携わった経験 ・AI・機械学習等の技術を用いたデータ利活用のためのソリューション開発・基盤構築の経験 ・大手企業の経営層や意思決定者に対するソリューション提案・営業の経験 ・コンサルティングファームでの実務経験 ・プロダクト開発、またはサービス開発に携わったご経験 ◇求める人物像 ・同社のMission/Valueに共感できる方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、業務に取り組める方 ・前例のない課題に対する好奇心や思考力を持った方 ・困難に直面しても、解決策を導き出しやり遂げる力をお持ちの方 ・変化を楽しみながら柔軟性のある対応ができる方 |
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| 業務内容 | 【募集背景】 「日本を照らす燈となる」という使命を掲げる、大学研究室発の急成長AIスタートアップである同社にて、機械学習エンジニアを募集します。 最先端技術を産業特化で提供することで、奥深くにある業界課題の解決を目指します。 【具体的な業務内容】 AIおよび機械学習を活用したアルゴリズムの研究開発・評価から、サービスへの実装までを一貫して担当します。 ご経験や志向に応じて、下記いずれかのチームに配属となります。 ・チーム Nebula（デジタルツイン領域）：点群データや画像処理技術を活用した3Dモデル生成アルゴリズムの研究開発など。 ・チーム Antares（図面領域）：複雑な図面データをAIで認識し、構造化・データ化するアルゴリズムの研究開発など。 ・チーム Lyra（自然言語処理・シミュレーション領域）：LLM等を活用した情報抽出・検索技術の開発、物理シミュレーションにおける最適化アルゴリズムの設計など。 【このポジションの魅力】 ■インパクトの大きい開発 最先端技術を産業に特化して深く応用することで、社会を大きく変えるインパクトのある開発ができます。 ■顧客・ビジネス志向の開発文化 技術だけでなく、顧客やビジネスを深く理解することを重視する文化です。時には現場に足を運び、ビジネス感覚と技術のクリエイティビティを融合させて難題を解決します。 ■挑戦できる環境 手を挙げれば、エンジニアリングに留まらず、セールスやコンサルティング、PMなど、プロジェクトのあらゆる側面に関わるチャンスがあります。 |
|---|---|
| 職種 | 機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】 |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件/経験・スキル】 ・AI・アルゴリズム・機械学習の研究経験、または企業における機械学習エンジニア・データサイエンティストとしての実務経験 【歓迎要件/経験・スキル】 ・AtcoderやKaggleなどの競技プログラミングやコンペティションでの実績 ・Webアプリケーションの開発経験 ・アルゴリズム開発や研究成果に関する資料作成やプレゼンテーションの経験 |
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| 業務内容 | ・募集背景： AI技術の急速な発展とビジネスニーズの増加に伴い、同社ではAIエージェントのコンセプトのもと、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。 この取り組みの推進には、AIエージェント自体のプラットフォームおよび、AIエージェントが活用できる高品質なデータを蓄積するデータ活用プラットフォームが不可欠となります。 そこで、AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供できる技術者を強化するため、今回の募集に至りました。 ＜職務内容＞ 我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。 本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。 具体的には以下が職務内容となります。 ・以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴 データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 データパイプライン AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps） セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成 【業務の魅力・特徴】 ■社会変革のテックリードへ 同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。 そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。 その中でも、生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。 ■最新技術に触れる機会 同社の組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。 ■専門性の高い組織 組織を構成するメンバは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。 ■グローバルへの挑戦 技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。 |
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| 職種 | 【技術】AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者 |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件/経験・スキル】 ＜メンバークラス＞ ・クラウドプラットフォーム（AWS, Azure, Google Cloud）の設計・構築経験 ・AI技術に関する専門知識と実務経験 ・日本語での円滑なコミュニケーションスキル ＜リーダークラス＞ ・上記に加え、システム開発におけるチームマネジメント経験 ・顧客対応および基盤要件定義の実務経験 【歓迎要件/経験・スキル】 ・データ活用プラットフォーム（Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等）の構築経験 ・大規模システムの開発経験 ・ビジネス英語力 【求める人物像】 ・AIやプラットフォーム技術に対し、常に学び続ける姿勢がある方 ・論理的思考に基づき、最適なアーキテクチャを描ける方 ・チームワークを大切にし、プロジェクトをリードできる方 |
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| 業務内容 | 企業は数多くの SaaS を導入し便利になった反面、システムが分断され複雑化しています。人間が各システムを横断して手作業でデータを繋ぐ「SaaS 疲れ」が起きています。この課題を解決するのが、AI を「企業の脳」にする **** STUDIO です。 しかし、どれほど優れたプロダクトを作っても、顧客の現場に入り込み、業務プロセスを解体し、AI を前提とした次世代の基幹システムを実装する人間がいなければ、「企業の脳」は実現しません。 Palantir は FDE (Forward Deployed Engineer) を顧客先に派遣し、200 社以上の大企業向けにシステムを作り上げてきました。**** はこの Palantir モデルを踏襲・凌駕し、AI エージェント時代にアップデートした FDE 体制を構築します。 現在 FDE チームは 7名。これを 30名へ拡大し、200〜300名規模の FDE & DS (Deployment Strategy) 体制を構築する — **** の最優先採用ポジションです。 ＜ミッション＞ 「顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する」 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。**** STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ※Forward Deployed Engineer (FDE) とは FDEは、Palantir社が確立した職種で、顧客の最も困難な問題を技術で解決するエンジニアです。****のFDEは、これをAIエージェント時代にアップデートしたポジションです。 ・一般的なエンジニア | FDE 仕様書に基づいて実装する | 課題を発見し、仕様を自ら定義する プロダクトの機能を作る | 顧客のビジネスを変える 技術的な正しさを追求する | ビジネスインパクトを追求する 特定領域の深掘り |フルスタック × AI × ビジネス理解 ・Palantir FDE との比較 Palantir FDE オンプレミスの巨大で複雑なレガシーデータを泥臭く繋ぎ込む データを可視化し、人間の意思決定を支援する「究極のダッシュボード」 1社あたりの単価が極めて高く、コンサルティング要素が強い ・**** FDE サードパーティSaaS 群を API で統合。圧倒的に身軽 AI が「企業の脳」として自律的に実行。ユーザーには結果だけを返す STUDIO プラットフォームの利用料 (SaaS 的スケール) で収益を最大化 受託開発ではありません。顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 ＜期待する役割について＞ 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、**** STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 ・顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する ・**** STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する ・PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する ・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる ・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ＜このポジションの魅力＞ ・「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる ・顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験 ・0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる ・AIエージェント時代の最前線 : **** STUDIOを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する ・プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、****のプロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる ・多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める ・急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる ＜業務内容＞ ・顧客課題の発見・設計 ・顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 ・AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する ・利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 ・課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ・ワークフロー構築・PoC の高速実装 ・**** STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) ・LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 ・顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 ・フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ・本番導入・伴走 ・本番導入の技術支援・運用設計 ・セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 ・導入後の利用定着支援・改善提案 ・プロダクトフィードバック ・顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 ・新規ユースケースの発見・提案 ・プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 ＜業務シナリオ例＞ ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員 500名の製造業の顧客。SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。**** STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。 ■ シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。**** STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。 ■ シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化 全国 50店舗を展開する小売業の顧客。店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。**** STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、**** AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ＜成果責任 (KR/メトリクス)＞ FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を **** に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ＜チーム体制＞ 約120名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します： Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 |
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| 職種 | Forward Deployed Engineer (FDE) |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | ＜必須条件＞ ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 : 3年以上 フルスタック開発能力 (バックエンド + フロントエンド) LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) ＜歓迎条件＞ 顧客対応 (技術コンサルティング、SE、CS等) の経験 : 2年以上 エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験 AI エージェントフレームワーク (LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等) の実務経験 データ統合・ETLパイプライン構築経験 セキュリティ基礎 (認証/認可、暗号化、コンプライアンス) プロジェクトマネジメント経験 英語での技術コミュニケーション能力 ＜開発環境＞ 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, **** STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 |
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