- どんな仕事か
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E_371-3_AIエンジニア_「業務×AI×データ」/AIエージェント・RAG・DWHの設計実装で業務DXを推進
≪業務内容≫
1.課題把握・業務構造の分解
業務フロー・KPI・例外処理の可視化
自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め
2.ソリューション設計
業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた
生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計
技術選定およびアーキテクチャ設計
3.実装・検証(PoC~本番導入)
Python・API連携による実装
RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証
PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善
4.本番運用・高度化
KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築
変更管理、再学習・再設計方針の策定
手順書整備・運用定着支援
5.ステークホルダー連携
技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成
ROI可視化・報告資料作成
【ポジションの魅力】
- RAG / AIエージェントの実装~精度改善まで関与
- データ基盤(DWH / パイプライン)と連携した実運用前提のAI開発
- PoCにとどまらず、本番導入・継続的な改善サイクルまで担当
- 技術選定・アーキテクチャ設計など、高い裁量のもとでの開発
- 特定業界に依存せず、多様な業務課題に対するAI適用が可能 - 求められるスキルは
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必須 【必須経験・スキル】
(1) 何らかの言語を用いた開発実務経験(2年以上)
※言語・領域(フロント/バック/データ等)は不問
(2) 開発業務の中で、設計・実装・テストいずれかに関わった経験
(3) 業務改善や効率化を目的とした開発・仕組みづくりに携わった経験
※自動化、ツール作成、業務システム改善など/規模不問
【歓迎経験・スキル】
■Python や SQL を用いた開発・データ処理経験
■API連携、外部サービス・業務システム連携の経験
■クラウド(Azure / AWS / GCP)環境での開発・デプロイ経験
■Power Automate、UiPath、Dify、n8n 等を用いた業務自動化の経験
■生成AI/LLM、RAG、AIエージェント等を用いたPoC・検証・導入経験
■PoCだけでなく、本番運用や改善フェーズに関わった経験 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 給与はどのくらい貰えるか
- 600~1000万円
掲載期間26/06/25~26/07/08
求人No.MYN-10667532





