AIエンジニア

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◼️ 役割 ・中長期の人員効率最大化（1人当たり付加価値の最大化・採用の質最適化・外注ポートフォリオ最適化） ・再現可能な自動化の型（設計原則・ガードレール・運用基準）の構築 ・短期インパクト×中長期基盤整備の両立（早い価値実感と負債最小化） ◼️ 主要業務 1) 課題発見・ポートフォリオ管理 ・全社の業務を横断したプロセス可視化／ボトルネック診断 ・価値仮説とROI試算（人件費・外注費・機会損失・リスクコスト）による優先度付け ・自動化のロードマップ／OKR策定、案件パイプライン管理 2) 企画・要件定義・設計 ・業務要件 → 自動化要件への落とし込み（例外系・権限・監査証跡を含む） ・ソリューション選定（自社開発／RPA／iPaaS／LLM活用／SaaS連携）の方針決定 ・評価設計（オフライン評価、ABテスト、人的二重化の暫定運用）と受入基準 3) デリバリー（PoC→Pilot→本番） ・スプリント運営、WBS／リスク・課題管理、関係者調整 ・データ連携・権限・監査観点を含む実装・検証のディレクション ・本番運用への移行 4) 定着化・チェンジマネジメント ・トレーニング、手順書／ヘルプ整備、運用KPIの可視化ダッシュボード ・既存業務の廃止・集約、組織設計と役割変更の伴走 ・定量・定性のフィードバックループ運用、継続改善 5) ガバナンス・セキュリティ・法務対応 ・AI利用ポリシー／プロンプトガイドライン、データ分類・最小権限・監査ログ設計 ・個人情報・機微情報の取り扱い、上場準備（内部統制／証跡）に資する統制設計 ・ベンダ／ツールのリスク評価（データ所在、SLA、出口戦略） ◼️ プロジェクト例 ・開発：PR自動要約、テストコード自動生成、インシデント初動要約 ・営業：見込み客スコアリング、メール／提案ドラフト生成、CRMの自動クレンジング・重複解消 ・コーポレート：契約・請求・経費の自動照合、稟議チェック、社内規程Q&Aボット、SOX/内部統制の証跡自動収集

Databricksを活用し、単なるデータ処理のみならず、AI・機械学習活用を前提としたアーキテクチャ設計やデータ基盤の刷新プロジェクトにも携わって頂きます。エンジニアとしての市場価値を大きく高められる環境です。 - Databricks Lakehouseの設計・構築 - DLT（Delta Live Tables）パイプラインの実装・運用 - Unity Catalogの設計・データガバナンス構築 - 既存DWH/ETLからのマイグレーションプロジェクト実行 - ETL/ELTパイプライン開発（Python/Spark/SQL） - パフォーマンス最適化、運用改善 - 技術検証（PoC）、ベストプラクティス整理 - クライアントへの技術支援・技術レビュー Lakehouse・DLT・Unity Catalog など、Databricksの主要機能をフルスタックで扱い、設計・実装・運用・最適化までを一貫して経験できます。「Databricksを語れるエンジニア」として一段上の存在に成長できる環境です。 既存DWHからのモダナイゼーション、AI/ML前提のアーキテクチャ刷新など、難易度の高い案件を中心に携わることで、高度なデータ基盤アーキテクトとしての技術力・実戦力が身につきます。 PoC、ベストプラクティス策定、性能改善など、“ただ動かす”だけではなく 技術的に正しい設計・改善をリードできるポジション。技術的挑戦が多い環境のため、成長速度が加速します。 クライアントへの技術支援・技術レビューも担うため、技術者でありながら 顧客の事業価値創出に直結する提案力 が磨かれます。 意思決定スピードが速く、「自分の技術が組織やクライアントを動かしている」という手応えを感じながら働くことができます。 Databricks Champion、SMEとして社内外で専門性を発揮する立場へ。 Lakehouse全体のアーキテクチャを設計できる上級エンジニアとしてキャリアを確立できます。 プロジェクト横断で技術戦略を担うテックリードや、データ基盤全体を設計するアーキテクトポジションへステップアップ可能です。 技術力 × 推進力を活かし、PMとしてプロジェクト全体をリードするキャリアや、PoC提案・技術戦略策定を行う コンサル寄りのキャリア も選べます。 成長フェーズの企業で、技術チームの立ち上げ・育成・ナレッジ体系化に関わるなど、組織づくりに携わるキャリア も広がっています。

* 生成AI/LLMを活用したプロダクト機能の開発および実装 * コンテンツ制作オペレーションへの生成AI/LLMの導入およびフロー構築 * 全社的なAIの利活用を推進するための提案と実行 * PO・PM・ビジネスメンバーと連携したAI活用の要件定義 * AI活用に関する技術選定およびアーキテクチャ設計

AI Ready化のための基盤構築、データマネジメント手法策定やそれに関連するロードマップの策定や、医療系の特定領域でのAIユースケースの要件定義をご支援して頂けるコンサルタントを募集しています。 医療・福祉 2025/12/1～2026/3/31 スキル見合い 長い場合は営業支援での契約をお願いする場合がございます

水力発電保守マネジメントシステム改革に係る生成AI活用に向けたユースケース選定～PoCに係るPMO支援として、ユースケース選定基準策定、生成AI活用基盤・ツール選定、生成AI導入に向けたロードマップ策定の支援等 エネルギー ASAP、～2026/3/31 スキル見合い 長い場合は営業支援での契約をお願いする場合がございます

金融関連 10/1 - 週5稼働1人月 - 常駐希望（リモート比率応相談） - 基本的には常駐希望のため、関東近郊在住であることが望ましい

・自然言語プロンプトの設計、検証、最適化 ・特定タスク（例：文書要約、分類、データ抽出等）に向けたプロンプトテンプレートの構築 ・LLM（大規模言語モデル）の挙動検証とパフォーマンス改善 ・社内エンジニアやプロダクトマネージャーとの連携によるAI機能の設計支援 ・プロンプトパターンのドキュメント化とベストプラクティスの共有 ・評価指標の設計と自動化スクリプトの作成 ・Claudeに関する深い理解と実務経験 ・自然言語処理（NLP）やAIモデルに関する基礎知識 ・日本語・英語いずれかでの高い文章構成力 ・論理的思考とタスク設計力 ・PythonやJavaScriptによるLLMとのAPI連携経験 ・データアナリティクス・評価指標の設計経験 ・プロンプト最適化に関するA/Bテスト経験 ・ソフトウェア開発やUXデザインとの協業経験