FP＆Aエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 業務プロセス分析・課題構造化の実務経験（コンサルティング・BPR・DX推進など）
• LLM／生成AI（RAG・AIエージェント等）の業務適用・要件定義経験
• ITシステム導入プロジェクトの推進・PMO経験（要件定義〜定着支援まで）
• ステークホルダー管理・顧客折衝の実務経験
• ビジネス課題に対するAIユースケース設計・PoC推進経験

• 構造化思考・課題解決力:
  顧客の複雑な業務プロセスを素早く分析し、AIが解決できるポイントを論理的に特定・整理できる能力が求められます。
• 技術とビジネスのブリッジ力:
  エンジニアや開発チームと連携しながら、ビジネス観点でAIの要件・設計を定義できるコミュニケーション能力が必要です。
• プロジェクトマネジメント能力:
  導入プロジェクトの要件整理から定着まで一気通貫でリードするため、進捗・リスク管理と多様なステークホルダーの調整力が求められます。
• 高速な仮説検証・学習力:
  「Fail Fast（爆速で挑戦し、失敗から学ぶ）」をバリューに掲げる組織文化に合わせ、検証→改善サイクルを素早く回せる自律的な行動力が必要です。
• パターン抽出・標準化力:
  顧客での成功事例を再現性ある形で整理し、プロダクトや組織にフィードバックできる知識体系化・ドキュメント化スキルが求められます。

• 経営管理・財務領域の知識:
  予実管理・経営企画・CFO業務など、ログラスのコアドメインである経営管理領域の業務知識があると、顧客課題の深掘りやAIユースケース設計で即戦力として活躍できます。
• AIエージェント・LLMの技術的知識:
  RAG・Function Calling・MCP等のエージェントアーキテクチャや、プロンプトエンジニアリング・精度評価手法に関する実践的な知識があると歓迎されます。
• SaaS企業でのCS・プリセールス・コンサル経験:
  SaaSプロダクトの導入支援・オンボーディング・定着促進の経験は、顧客への価値提供プロセスを理解する上で大きなアドバンテージになります。
• 新規事業・事業開発経験:
  ゼロイチフェーズでの事業立ち上げ・BizDev経験は、新規事業としてのLLM領域の構築に直結する歓迎スキルです。

• LLM×業務特化型AIエージェントの設計・構築力:
  実際の顧客業務に適用するAIエージェントの要件定義・設計・精度評価サイクルを繰り返す中で、業界でも希少なドメイン特化型AI基盤の設計スキルが身につきます。
• 経営管理×DX領域の深い業務ドメイン知識:
  大手企業を含む多様な顧客の経営管理プロセスと向き合うことで、CFO・経営企画に特化した業務知識と課題構造化スキルを習得できます。
• AI導入プロジェクトのPM・コンサルティングスキル:
  要件定義から導入・定着まで一気通貫でプロジェクトを担うことで、AIシステム特有のリスクマネジメントや改善サイクル運用の実践力が蓄積されます。
• 成功事例の標準化・プロダクト連携力:
  顧客での成功パターンを整理してプロダクトにフィードバックする役割を担うため、PdMやエンジニアと協働したプロダクト開発への関与スキルが得られます。
• スタートアップにおける事業創造・組織構築経験:
  新規事業フェーズで事業の型を作る経験は、将来的な起業や事業開発ロールへのキャリアに直結する希少な実践経験となります。