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。

• 生成AI（LLM・ChatGPT等）を活用したシステム開発・プロジェクト推進経験
• 要件定義〜設計〜実装〜テスト〜リリースまでの一気通貫開発経験
• プロンプトエンジニアリングの実務経験
• Python・JavaScript等のプログラミング言語を用いたWebアプリケーション開発経験
• クラウド環境（AWS・GCP・Azure等）での開発・運用経験
• 開発ガイドライン・ベストプラクティスの策定・展開経験

• 課題構造化力:
  顧客・社内の開発課題を整理し、AIを活用した解決策を論理的に設計できる思考力が求められます。
• 変化適応・学習意欲:
  生成AI技術は進化が速く、最新トレンドを積極的にキャッチアップし業務に応用する姿勢が必要です。
• コミュニケーション・推進力:
  社内外のステークホルダーと連携しながら開発プロセスの変革を推進できる、関係構築力と実行力が求められます。
• 品質・保守性への強いこだわり:
  AI活用による品質低下や保守性低下を防ぐ設計・レビュー方針を主体的に策定できる、エンジニアリングへの高い責任感が重要です。
• ナレッジ共有・標準化への貢献意欲:
  個人の知識や実践知を組織全体に広める意識を持ち、ドキュメント整備や勉強会への積極的な関与が期待されます。

• AIエージェント・LangChain等のフレームワーク活用経験:
  AIエージェントを活用した自律型システム設計や、LangChain・LlamaIndex等のAIオーケストレーション技術の実務経験があると即戦力として期待されます。
• DX・AI内製化支援のコンサルティング経験:
  顧客企業へのAI導入支援・組織変革の伴走経験があると、顧客向けAI内製化支援業務で高い価値を発揮できます。
• CI/CD・DevOps・MLOps等の開発基盤構築経験:
  開発プロセスの自動化や品質担保の仕組みを構築した経験があると、開発フロー再構築業務で即戦力となります。
• 技術研修・社内勉強会等の人材育成経験:
  エンジニア育成・ナレッジ共有の取り組み経験があると、AI活用の定着支援や社内外展開で貢献できます。

• 生成AI駆動開発の実践知とノウハウ:
  要件整理から設計・実装・テストまで、生成AIを活用した開発の全工程を実務で経験することで、市場価値の高いAIエンジニアとしてのスキルが体系的に身につきます。
• 開発プロセス設計・標準化のスキル:
  開発ガイドラインやベストプラクティスの整備・展開を通じて、組織横断でのプロセス改善・標準化を主導する能力が養われます。
• 顧客向けAIコンサルティングスキル:
  顧客企業のAI内製化支援・伴走経験を通じて、技術提案から組織変革支援まで対応できるコンサルタント的スキルが習得できます。
• AIエージェント・次世代開発パラダイムの知見:
  AIエージェント活用を見据えた開発体制設計や評価指標設計に携わることで、今後のAI開発の潮流を先取りした技術的知見が身につきます。
• 多業界・多規模のシステム開発経験:
  金融・通信・製造・公共など多様な業界の案件に携わることで、業界横断的な開発経験と幅広いドメイン知識を積むことができます。