【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・知見が求められます。

• 機械学習・深層学習モデルの設計・開発経験
• PythonなどAI開発に用いる言語でのプログラミング経験
• AIモデルを組み込んだWebアプリケーションまたはAPIの開発経験
• PoC（概念実証）の企画・設計・実施経験
• 顧客へのヒアリングやAIソリューション提案の経験
• クラウドサービス（AWS / GCP / Azure）の利用経験

• 顧客折衝・コミュニケーション力:
  顧客のビジネス課題をヒアリングし、AI技術による解決策を言語化・提案するため、非技術職の相手にも分かりやすく説明できるコミュニケーション能力が求められます。
• 技術トレンドへの継続的なキャッチアップ意欲:
  最新のAI技術やトレンドを常に追い続け、社内ナレッジ共有や新規事業創出に積極的に貢献できる自己研鑽の姿勢が必要です。
• 課題発見・問題解決思考:
  顧客の表面的なニーズだけでなく、ビジネスの本質的な課題を発見し、AIで何を解決できるかを論理的に整理・提案できる思考力が求められます。
• プロジェクト推進力・自律的な行動力:
  企画・設計・開発・導入・運用まで一貫して担当するため、フェーズを横断してプロジェクトを自ら推進する主体性と責任感が必要です。
• 社内外への情報発信・ナレッジ共有力:
  技術調査・研究の成果を社内に還元し、組織全体の技術力向上に貢献できる姿勢が求められます。勉強会や発表を通じた情報共有に積極的に参加できることが望ましいです。

• 生成AI・LLM関連技術の実装経験:
  OpenAI API、Anthropic Claude API、LangChain、RAG（検索拡張生成）などの実装経験があると、即戦力として高く評価されます。
• MLOps・モデル運用基盤の構築経験:
  開発したAIモデルを本番環境で安定稼働させるMLOpsの知見や、モデルの継続的な改善・監視の仕組み構築経験は、業務範囲を広げる上で有利です。
• データサイエンス・統計解析のバックグラウンド:
  数理科学系・計算機科学系の大学院出身者や、統計解析・データ分析の実務経験者はサイエンス力として評価されます。
• 産学連携・研究開発プロジェクトの経験:
  大学や研究機関との連携プロジェクト経験、または論文執筆・学会発表の経験があると、同社の産官学連携業務において強みになります。

• AIコンサルティングスキル:
  顧客の課題ヒアリングから解決策提案、実装・運用まで一貫して担当することで、AI技術の技術的知見にとどまらず、ビジネス視点でのAI活用コンサルティング能力を体系的に習得できます。
• 先端AI技術の実装・社会実装ノウハウ:
  生成AI・機械学習・LLMなどの先端技術を実際のビジネス課題に適用するPoC〜本番運用までの実践ノウハウを、多様な顧客プロジェクトを通じて蓄積できます。
• クラウドネイティブ・AIシステム設計力:
  AIモデルを組み込んだWebアプリケーションやAPIの設計・開発を通じて、クラウド環境でのAIシステムアーキテクチャ設計能力を習得できます。
• 産官学連携プロジェクトのマネジメント経験:
  官公庁・大学との連携プロジェクトを通じて、多様なステークホルダーを巻き込んだプロジェクトの推進・調整スキルを獲得できます。
• 技術発信・ナレッジマネジメント能力:
  技術調査・研究成果を社内外に発信する機会が多く、技術ブログの執筆や勉強会の登壇など、エンジニアとしての対外的なプレゼンス向上にも貢献できる環境があります。