- なぜ募集しているのか
- ～生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する～
私たちは、RAG／AIエージェント／DWH／MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。
AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。
DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。
そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、
データ取得・加工・検索設計
RAG / AIエージェントの実装
精度改善・運用サイクル構築
まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。 - どんな仕事か
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今回は、市場的なニーズが急増している、生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。
≪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 ≪必須要件≫
(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
≪歓迎要件≫
・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歓迎 担当者より
AIスキルは不問で、開発経験のあるエンジニアの方々に是非ご応募いただきたいと考えております。
この仕事の魅力
(1) “業務 × AI × 自動化” を横断できる
特定の業界や製品に縛られず、顧客現場に最適なDXをデザインできる。
(2) 上流～下流、技術～チェンジマネジメントまで成長できる
PoCから本番、現場定着まで一気通貫で経験できる。
(3) 社会課題の解決に直結する仕事
働き方改革、人手不足、サイバーリスク対応など、
企業・社会のレジリエンス向上に貢献できる。 - 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
- 800万円 ～ 1049万円
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掲載期間26/08/06～26/08/19
求人No.GRAND-260804KN
