ソリューションアーキテクト|生成AI×非構造データで企業変革を設計するリーダー
アーキテクト

ソリューションアーキテクト|生成AI×非構造データで企業変革を設計するリーダー

AI要約(β)

「対話データを経営資産に変える」ミッションのもと、年収800-1500万円で生成AI×非構造データによる企業変革をリードするソリューションアーキテクトを募集。最先端のAI技術とAWS/GCPを駆使し、エンタープライズ企業の課題を解決。自社SaaSと個別開発を繋ぎ、AI時代のアーキテクチャ標準を自ら設計する稀有な経験を通じて、技術統括リーダーへの道を拓く。不確実性を楽しみ、未来を実装する情熱的な仲間を求む。この挑戦が、あなたのキャリアと社会に新たな価値をもたらします。

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給与・報酬

年収 800万円 ~ 1,500万円

稼働時間

09:30 ~ 17:00

雇用形態

正社員

出社頻度

フルリモート

勤務地

-

現状と課題

紹介動画
メディア掲載
採用背景

生成AIを活用した企業変革のニーズが急速に高まる中、クライアント固有の非構造データを解析し、AIと結びつけるソリューション開発への要望が増えています。 ブリングアウトでは自社SaaSを軸に事業を拡大してきましたが、現在はエンタープライズ企業ごとの要件に応じた個別ソリューション開発プロジェクトが急増しています。

こうした背景を受けて、クライアントと共に変革シナリオを設計し、技術的な実装をリードできるソリューションアーキテクトを新設します。 プロダクトとコンサルティングをつなぎ、AIを基盤とした企業変革を「仕組み」として実現していく役割です。

ミッション

ブリングアウトは、「対話データを経営資産に変える」をテーマに、テクノロジーとプロフェッショナルの力で日本企業の経営変革を支援するAIスタートアップです。

私たちは、企業に眠る非構造データ──中でも重要性の高い「対話データ」を自然言語処理技術(LLM)で解析し、企業固有の“思考データ”として生成AIに学習させることで、経営の意思決定に活かす仕組みを提供しています。

企業が保有するデータの約9割を占める非構造データには、経営の判断軸や現場の知恵、顧客の声といった“数値化できない知”が眠っています。 これまで扱いづらかったこれらのデータを体系的に理解し、経営に活用できる時代が到来しました。 私たちはこの変化を“データ経営の新たなフロンティア”と捉え、非構造データから洞察を導き出し、トップマネジメントと共に変革シナリオを設計・実行するコンサルティング事業を展開しています。

本ポジション(シニアソリューションアーキテクト)は、エンタープライズ企業向けにSaaSをカスタマイズし提供する個別ソリューション構築をリードするリーダーです。 クライアント特有の要件に応じた開発を、一気通貫で設計から実装まで推進していただきます。

お願いする業務

  • クライアントとの折衝における技術面での要件議論をリード
  • プリセールス段階での技術検討・PoC設計(営業・コンサルタントとの協働)
  • 要件定義〜基本設計〜実装・検証〜リリースまでの技術統括
  • プロジェクト全体の進行管理・課題解決・リスクマネジメント
  • 外部ベンダー/フリーランスの選定、契約、進捗・品質管理
  • 設計・実装レビューを通じた品質担保
  • 運用・保守体制の構築およびモニタリング設計

※案件規模は数人月〜半年程度、最大5名規模のPoC/中規模開発が中心です。

下記、このポジションの特徴に魅力を感じられる方

本ポジションでは、クライアントの経営変革を、生成AIと非構造データ解析という先端技術を通じて“実装”するという、極めて希少な経験を得ることができます。自社SaaSと個別開発の両軸を担いながら、アーキテクチャ設計から実行までを一気通貫でリードできる点も大きな魅力です。

さらに、CTO・VPoE・コンサルティング部門と密接に連携し、AI時代におけるアーキテクチャの新たな標準を自ら設計していく立場として活躍していただきます。事業の立ち上げフェーズに参画することで、将来的には技術統括リーダーやHead of Solution Architectなど、組織の中核を担うキャリアパスも視野に入ります。

募集要項

概要

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雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 800万円 ~ 1,500万円(候補者様のご経歴、スキルによって柔軟に条件を検討/試用期間は入社年月日より3カ月です。/半期ごとにミッションシートを設定し評価を実施/契約期間の定めなし)

稼働時間

09:30 ~ 17:00(フレックスタイム(始業 8:00から10:30まで/終業 15:00から20:00まで/コアタイム 10:30から15:00まで/労働時間 月160h + みなし残業40h以内)※実態として、チームMTG等の都合で9:30-17:00位に稼働している従業員が場合が多い、未就学児のお子さんを持つ家庭が多く、夜に稼働している方は少ない)

出社頻度

フルリモート

休日・休暇

・週休2日(土日)、祝日
・有給休暇 年間10日
・年末年始休暇(12月29日から翌年1月3日まで)
・慶忌休暇

社内制度
(待遇・福利厚生)

・社会保険完備
・健康診断(年1回)
・育休産休制度
・交通費支給
・出先での会議の場合の会議室代全額支給
・リモートワーク手当(ヘッドセットなどの準備として最大2万円補助)
・PC支給(ビズ15万円以内、開発20万円以内)

【加入保険】
社会保険完備

必須スキル/経験

  • WebアプリケーションやSaaSプロダクトのアーキテクチャ設計に関する深い理解
  • システム全体(クラウド/データベース/API/フロントエンド)の技術構成を設計・レビューできる知識
  • 技術選定・設計判断を主導した経験(AWSまたはGCP環境における構成設計含む)
  • クライアント課題を技術的に解釈し、実現方式を検討・提案した経験
  • 社内外のエンジニア、ベンダー、ステークホルダーと連携し、技術的意思決定をリードした経験
求める人物像
  • 不確実性の高いスタートアップ環境で、自ら仕組みを構築しながら案件を推進できる方
  • クライアントとの信頼関係を築き、経営層から現場まで柔軟に対応できる方
  • 技術とビジネスを橋渡しし、現実的かつ価値ある解決策を提案できる方
  • プロジェクト成功に対してオーナーシップを持ち、チームをリードできる方
  • エンジニアと連携しながら、クライアント・システムインテグレータと折衝し、要求仕様を整理・実装へつなげられる方
  • サーバ/ネットワーク/データベースなどの基礎理解があり、新たに学んでいく意欲のある方

歓迎スキル/経験

  • SaaSプロダクトのカスタマイズ開発またはマルチテナント構成設計の経験
  • データ基盤・ETLパイプライン設計や非構造データ活用の実務経験
  • LLM/自然言語処理/音声認識などAI関連技術の理解・PoC推進経験
  • Node.js/TypeScript/Python いずれかの開発経験またはコードレビュー経験
  • Terraform/Docker などを活用したIaC・CI/CD環境の構築・運用経験
  • エンタープライズ企業向けのインフラ基盤設計・構築(クラウド基盤、認証、セキュリティ、ネットワーク、監視・運用設計など)の経験

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

AWS指定なし必須
GCP指定なし必須
Python指定なし歓迎
Docker指定なし歓迎
Node.js指定なし歓迎
TypeScript指定なし歓迎
AI指定なし歓迎
自然言語処理指定なし歓迎
Terraform指定なし歓迎

サービス内容の詳細

大規模言語モデルを活用した、対話データ解析サービスの提供
◆対話をデータ化して経営を変革する。

対話データの解析はデータドリブン経営における最重要なトピックです。 ハイパフォーマーの商談分析から営業の勝ちパターンを見出すこと。 感覚に頼らず、顧客の生の声を踏まえたサービス開発を可能にすること。 面接官の好みによらず優秀な人材を採用すること。 Bring Outは、この全てを手間なく実現します。

◆テクノロジーとプロフェッショナルの融合で、勝ち続ける組織づくりをサポートします。

最先端の対話解析テクノロジーを用いた分析基盤を活用し、経験豊富なコンサルタントが経営変革の論点を最短距離で導き出します。

◆AIを活用した商談解析サービス「Bring Out(ブリングアウト)」の開発

https://www.bringout.jp/

「Bring Out」は、顧客との対話を会社の資産に変える営業支援ツール。 99%の精度の文字起こしによる商談可視化と、自動報告書作成モデルにより、営業の事務工数削減に寄与することが特徴。 採用担当者向けに、面接内容をAIが分析するサービス「Bringout for HR」を展開。

▼Bring Outの提供する価値

これまで収集困難だった社内外の対話情報を収集し、解析し、CRMへの格納までをワンストップで実行。 現場の業務を最小化しながら、対話を文字情報に、そして分析可能な構造データへと自動変換します。 勘と経験に基づく仕事のあり方から、データに基づく仕事のあり方へとトランスフォームしていきます。

▼Mission

〈PDCAが回るためのインフラを社会実装し、あらゆる活動が日々より良いものになっていく可能性を拓く〉

よりよくあるためには、自分が今いる位置を認知したうえで、改善サイクル(PDCA)を回していくことが必要です。 ビジネスにおける年間100兆文字に及ぶ対話データは、正しい解析プロセスを経ることで、現在地を事実に基づいて評価し、改善行動の実践状況や課題を把握し、効果を測定するための幹となる情報となります。 Bring Outは、テクノロジーとプロフェッショナルの融合で、対話情報から世の中を一歩ずつ良いものへと変えていきます。

選考フロー

  1. カジュアル面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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