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【AX事業部】AIソリューションエンジニア/テックリード候補(正社員)

株式会社キカガクkikagaku.co.jpAI・データ未上場

株式会社キカガクについて

先端技術領域の教育を軸に、法人向けのDX・AI人材育成と、AI活用の構想から開発・内製化までを支援するAX推進支援を提供しています。育成診断から学習・研修管理までを統合したプラットフォーム「キカガク DX-Navi」も展開。個人向けにはAI・データサイエンスのオンラインスクールを運営しています。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

上場準備フェーズのAX事業部で、顧客の業務課題を聞き取り、生成AIを組み込んだシステムの要件定義から実装・運用までを一貫して担うエンジニア職です。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「フルリモート可(在宅勤務の回数制限なし)」と明記。勤務地欄には渋谷のオフィス住所も併記されるが在宅日数に上限はなく、別項にも「リモートワークをメインとしています」とある。在宅環境の備品購入制度も用意され、出社を前提としない運用が読み取れる。

企業名株式会社キカガク(企業サイト)
上場区分未上場
業種AI・データ
職種
カテゴリ
エンジニア
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収600〜1000万
経験レベル経験者
応募条件Webアプリ・システムの設計から運用までを一貫して担った実務経験3年以上、Gitを用いたチーム開発とコードレビューの経験
雇用形態正社員
本社所在地東京都※通勤ゼロのため、居住地の条件ではありません
掲載日2026-09-19(1週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

Green/2026-09-17 取得

要約

顧客の課題ごとに最適なAI・システムをスクラッチで開発するAX事業部にて、担当技術領域の設計・実装・評価を主導し、技術チームをリードしていただくポジションです。

具体的には

[1] 担当領域の設計・実装・評価

  • 担当領域の要件を技術要件へ変換する
  • 設計・実装・テスト・デプロイを一貫して進める
  • 何で解くかの判断(生成AI/機械学習モデル/統計モデル/ルールベース/従来型システム)と、その根拠の説明
  • 性能・コスト・保守性・セキュリティを考慮した設計

[2] 非決定的な出力を前提とした品質づくり ※機械学習・生成AIを用いる案件で中心となる工程です。

  • AIの非決定性を踏まえた評価・テストの設計
  • 評価データ・評価指標の設計と、精度の継続的な計測
  • 技術リスクとトレードオフをPMへ説明し、意思決定の材料をつくる
  • 技術的な問題の早期発見・共有

[3] 技術チームのリード

  • 技術タスクを分解し、メンバーへ割り当てる
  • コードレビュー・設計レビューの実施
  • 若手メンバーの技術支援と育成

[4] AI支援開発の型づくり

  • AI支援開発を用いてチームの生産性を高める
  • AI生成コードの品質・セキュリティ・保守性を検証する仕組みづくり
  • チームのAI支援開発の進め方を整備し、再現可能な型にする

※ご経験と志向に応じて、プロジェクト全体の技術方針・アーキテクチャ・品質・運用性に責任を持つポジションへ進んでいただく道があります。

仕事の魅力

機械学習や生成AIを選んだ場合、従来のシステム開発とは品質の作り方が変わります。同じ入力でも出力が変わり得るため、テストは合否では割り切れず、「精度が何%なら本番に出してよいか」は業務側と決めるしかありません。この前提でシステムを成立させられるエンジニアは、まだ市場に多くありません。AX事業部はスクラッチ開発が中心のため、特定プロダクトの設定作業に閉じることがありません。

社内の雰囲気

少人数のチームで、リモートワーク中心でも困った際にはお互い助け合う雰囲気・環境です。GPTW Japan「働きがいのある会社」に4年連続認定(2026年版 中規模部門28位)されています。

開発・導入環境

言語:Python, TypeScript クラウド:Azure, GCP, AWS 開発ツール:Claude, GitHub, Notion, Figma ※使用する技術は、顧客の環境と課題に応じて選定します。上記は代表的な構成です。

応募資格

【必須要件】以下のいずれも満たす方

  • Webアプリケーションまたはシステムの設計・実装・運用を一貫して担った実務経験(目安3年以上)
  • 顧客または事業部門と直接やり取りし、要件を技術要件へ変換した経験
  • Gitを用いたチーム開発と、コードレビューの経験
  • 生成AIを用いた開発(Claude Code、GitHub Copilot等)を日常業務に組み込み、ご自身の生産性を高めている経験

歓迎要件

  • 生成AI/LLMを活用したシステムの実装・導入経験(RAG、AIエージェント、プロンプト設計、Eval設計等)
  • AIの非決定性を踏まえた評価・テスト設計の経験
  • 機械学習モデル・統計モデルの構築・運用経験(需要予測、異常検知、最適化、スコアリング等)
  • Human-in-the-Loop、ガードレール等、AIの誤りを前提とした仕組みの設計経験
  • クラウド(Azure/GCP/AWS)でのインフラ構築・運用経験
  • MLOps環境の構築・運用経験
  • テックリード、技術チームのリード経験
  • 顧客側エンジニアへの技術移管・育成の経験

求める人物像

  • 新技術を使うこと自体より、顧客課題への適合を優先できる方
  • 流行の手法に寄らず、必要なら「AIを使わない」と言える方
  • 品質・安全性に責任を持てる方
  • 問題を抱え込まず、早期に共有できる方
  • 自分しか理解できない設計・実装をつくらない方
  • AI生成物であっても、自らの成果物として責任を持てる方

待遇・福利厚生

  • 社会保険完備(健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険)

社内クラブ活動制度

  • 昇給:年2回/賞与:年2回

※副業可/試用期間3ヶ月(条件の変更なし) ※受動喫煙対策:敷地内全面禁煙

賞与・昇給

  • 評価設計、ガードレール、Human-in-the-Loop、権限とデータ保護、モデル変更への追従——「誤りが起こる前提で業務として成立させる」設計を本番運用まで通した経験
  • スクラッチ開発が中心のため、特定プロダクトの設定作業に閉じない、課題ごとにアーキテクチャから考える経験
  • 生成AI・機械学習・統計・ルールベースを横断して手を動かせる、特定手法に閉じないエンジニアリング経験
  • AI支援開発の標準化を通じた、「AIと人でどう開発チームを組むか」を設計する経験
  • 教育事業との連携による、顧客側エンジニアへの技術移管・育成の機会
  • 上場準備フェーズならではの事業づくりの経験

勤務時間

9:00~18:00

【勤務地】東京都渋谷区渋谷2-6-4 渋谷イーストプレイス4階 ※フルリモート可(在宅勤務の回数制限なし)。リモートワークをメインとしています。 ※転勤なし

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

AI人材教育で知られる同社が、教える側ではなく自ら作る側として立ち上げた事業部の募集です。生成AIを日々の開発に組み込んでいる方なら、身につけた手つきをそのまま顧客の業務課題にぶつけられます。技術選定の裁量も大きい環境です。

NoTrain編集部2026-09-21 に読んで書きました

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エンジニア全体この求人の想定年収中央値

中央値 1,000万
400万1,600万600万1,000万

この求人の想定年収のMAXは、エンジニアのちょうど中央値です。

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