【リモート可】DX戦略支援　AIエンジニア

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• 機械学習・深層学習モデルの設計・開発経験
• Pythonを用いたデータ分析・AI開発経験
• WebアプリケーションまたはAPI設計・開発経験
• PoC（概念実証）プロジェクトの企画・実施経験
• クラウドサービス（AWS / Azure）を用いたシステム開発経験
• 顧客へのヒアリングおよびソリューション提案経験

• 顧客課題の本質を掴む洞察力:
  ビジネス課題をAI技術で解決するために、顧客のニーズを正確にヒアリングし、表面的な要望の背後にある本質的な問題を捉える能力が求められます。
• 最新技術への継続的なキャッチアップ姿勢:
  AI技術のトレンドは急速に変化します。自ら情報収集し、社内ナレッジとして共有できる知的好奇心と自律的な学習姿勢が必要です。
• 技術と事業の両面から考えられる思考力:
  PoC開発や提案において、技術的な実現可能性とビジネス的な価値の両方を同時に評価・判断できる複眼的な思考力が求められます。
• コミュニケーション能力と提案力:
  顧客のビジネス担当者から技術者まで、幅広いステークホルダーに対して分かりやすく説明・提案できる能力が必要です。
• 自律的に動ける主体性:
  フラットな組織文化において、指示を待つのではなく自ら課題を発見し、解決に向けて主体的に行動できる姿勢が評価されます。

• 生成AI・LLMの活用・実装経験:
  ChatGPT・Claude等の大規模言語モデルを活用したRAGシステム、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング等の実装経験があると即戦力として期待されます。
• MLOps・AI運用基盤の構築経験:
  開発したAIモデルを本番環境で継続的に運用するためのMLOpsパイプライン構築経験は、エンタープライズ向け支援において高く評価されます。
• データエンジニアリングスキル:
  データ収集・前処理・可視化から、データパイプラインの構築まで、データ利活用基盤を整備できるスキルを持つ人材は、産業DX案件で特に活躍できます。
• アジャイル・スクラム開発の実践経験:
  豆蔵はアジャイル開発支援も事業の柱としており、スクラムマスターやアジャイルコーチとしての経験は業務範囲の拡大に直結します。
• 産業領域（製造・医療・金融など）の業務知識:
  特定業界のドメイン知識を持つことで、顧客の業務課題を深く理解したAIソリューションの提案が可能となり、差別化につながります。

• エンタープライズ向けAI実装・導入スキル:
  PoC段階から本番運用まで一貫して担当することで、実験的なAI開発だけでなく、実際にビジネス価値を生み出すシステムとして社会実装するための実践的スキルが身につきます。
• 上流コンサルティング・提案スキル:
  顧客のビジネス課題ヒアリングから要件定義、ソリューション提案まで上流工程を担当することで、技術力にとどまらないコンサルタントとしてのビジネス提案力が習得できます。
• 産官学連携プロジェクト経験と技術的知見:
  官公庁・国公立大学・私立大学との産官学連携プロジェクトへの参加を通じ、最先端の研究知見を吸収しながら社会実装に落とし込む高度な技術経験を積めます。
• 多様な業界・ドメインのAI適用ノウハウ:
  短サイクルで複数案件に携わることができるため、製造業・金融・医療など多様な業界のDX課題に対するAI適用パターンと業務知識を横断的に習得できます。
• 技術ナレッジの言語化・教育スキル:
  ナレッジ共有や社内勉強会を通じて技術を言語化・伝達する経験を積むことができ、将来的なコンサルタント・技術講師としての基礎力が身につきます。