【AX事業部】AIソリューションテックリード（正社員）

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、プロジェクト全体の技術方針・アーキテクチャ・品質・運用性に責任を持ち、顧客の業務で使われ続けるシステムを実現していただくポジションです。

[1] 技術方針とアーキテクチャの決定

• 顧客課題をシステム・技術要件へ変換する
• 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
• AI・データ・RAG・エージェント・アプリケーション・クラウドを統合した設計
• 精度・レイテンシー・コスト・安全性のトレードオフの判断

[2] 実運用に耐える品質・安全性の設計

• 評価データ・評価指標・モニタリングの設計
• Human-in-the-Loop、ガードレールなど、誤りを前提とした仕組みの設計
• セキュリティ・権限・監査・データ保護の設計
• モデルやサービスの変更に追従できる構成の設計
• 本番運用と継続改善の仕組みの構築

[3] 技術チームの設計とリード

• 技術チームの役割・開発プロセスの設計
• PMと連携し、顧客成果につながる技術判断を行う
• メンバーの設計レビュー・コードレビューと育成
• 技術的負債やリスクの可視化・管理

[4] 顧客への移管とアセット化

• 顧客側エンジニアへの技術移管・育成の推進（研修／PBLとの連携、内製化支援）
• AI支援開発の進め方をチームの標準として整備する
• 成功パターンを再利用可能なアセットにし、事業部の生産性を高める

※ご経験と志向に応じて、複数案件で再利用できる技術基盤・標準・方法論を構築し、事業部全体の技術品質・生産性・競争力を高める役割へ進んでいただく道もあります。

AIの受託開発では、モデルを呼び出す部分よりも「誤りが起こる前提で、業務として成立させる」設計のほうが難しく、そして市場価値があります。パッケージの導入支援ではないため、課題ごとに「何で解くか」から設計でき、必要なら「AIを使わない」と判断できることを重視しています。

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。

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。

【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5年以上）
• プロジェクト全体の技術方針・アーキテクチャを自ら決定し、品質と運用性に責任を持った経験
• 顧客または事業部門と直接やり取りし、課題をシステム・技術要件へ変換した経験
• 技術チームの役割・開発プロセスを設計し、メンバーのレビュー・育成を行った経験
• 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

• AI・データ・RAG・エージェント・クラウドを統合したシステムの設計経験
• 評価データ・評価指標・モニタリングの設計経験
• 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
• セキュリティ、権限、監査、データ保護の設計経験
• 機械学習・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）
• MLOps環境の構築・運用経験
• 顧客側エンジニアへの技術移管・育成の経験

• 技術的完成ではなく、実運用での価値を重視できる方
• 過剰設計を避け、必要十分な解決を選べる方
• 技術的負債やリスクを隠さない方
• 流行の手法に寄らず、必要なら「AIを使わない」と言える方
• 変化の速いAI領域で学び続け、チームと顧客に還元できる方

• 社会保険完備（健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険）

• 自社運営インターナショナルスクール補助制度
• 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

• 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、技術方針の決定者として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た技術選定の経験（必要なら「AIを使わない」と判断できる力）
• 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・内製化支援の経験
• 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
• 上場準備フェーズならではの事業づくりの経験

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