AIエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• システム開発経験（1年以上）
• オブジェクト指向言語でのプログラミング経験
• 生成AI（ChatGPT等LLM）への興味・関心

• 自律的な学習姿勢:
  急速に進化するAI技術に対応するため、自ら積極的に技術・知識を吸収し、継続的にスキルアップできる方が求められます。
• 変化への適応力:
  生成AI市場は変化が激しく、新しい技術・プロジェクト環境にも柔軟に対応し、変化を楽しめる姿勢が重要です。
• コミュニケーション能力:
  5〜10名程度の少人数チームで裁量を持って働くため、フラットな組織の中で年齢・役職に関わらず積極的に意見を発信・共有できる力が求められます。
• 課題解決思考:
  クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用した実践的なソリューションを提案・実装する上で、問題の本質を捉えて解決策を考え抜く力が必要です。
• AIの可能性への信念:
  まだ未成熟な生成AI領域において、技術の可能性を信じ、試行錯誤を繰り返しながらプロジェクトを推進できるマインドセットが求められます。

• Python開発経験:
  LLMやAIシステム開発の主要言語であるPythonの実務経験があると、即戦力としてプロジェクトに貢献しやすくなります。
• Webアプリ開発経験:
  Node.js・React・DjangoなどのフレームワークやAPIを用いたWebアプリ開発経験があると、AIと外部システムの連携開発でスムーズに活躍できます。
• クラウド環境（AWS/Azure/Google Cloud）の利用経験:
  AIシステムのインフラ構築・運用に直結するクラウドの実務経験は、プロジェクト貢献度を高める上で大きなアドバンテージとなります。
• LLM・機械学習・Deep Learningの研究・開発経験:
  自然言語処理・画像認識・構造化データ等を用いたAI開発の経験があれば、即座に高度な業務に携わることができます。

• LLM・生成AIエンジニアリングスキル:
  GPT-4o等のLLMを活用したRAG・AIエージェント・プロンプトエンジニアリングなど、最先端の生成AI開発スキルを実務を通じて体系的に習得できます。
• フルスタック開発スキル:
  Python/Go/TypeScriptなどの多言語、クラウドインフラ構築・運用まで、上流から下流まで一気通貫で担うことで幅広い開発スキルを身につけられます。
• AIコンサルティング・上流工程スキル:
  提案・要件定義からデモ開発・マネジメントまでを担うため、技術力だけでなくビジネス課題を整理するコンサルティングスキルも習得できます。
• 多業界のドメイン知識:
  伊藤忠商事・Mizkan・金融・製造など大手企業の多様なプロジェクトに携わることで、業界横断的なドメイン知識とビジネス感覚を養えます。
• プロジェクトマネジメントスキル:
  少人数チームでの裁量ある働き方を通じ、早期からリーダー・PLとしてプロジェクト全体を管理する実践的なマネジメント経験を積むことができます。