年収

1,080万円〜2,000万円

勤務地

東京都

職務内容

事業/プロダクトについて

▼事業について

CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）の子会社であるテレシーは、テレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長のために伴走していくエージェンシーです。指示されたことをそのまま行うのではなく、クライアント課題を共に発見し、その解決策（ソリューション）を提示します。そのための各種調査、戦略立案、各種企画、それら全てのプロデュース＆エグゼキューションまでを、パートナーとしてクライアントに寄り添って行います。

テレシーが向き合っているのは、単なる広告運用ではありません。クライアントの事業成長に向けて、どの情報を集め、どう分析し、どのような打ち手を提案し、意思決定につなげるかという、マーケティング支援のプロセスそのものです。

▼テレシー開発組織の役割

テレシー開発組織では、テレビCMの効果を可視化・分析する「テレシーアナリティクス」に加え、マーケティング統合分析（MMM）によるメディア貢献度の分析や予算最適化などのソリューションを提供しています。

今後は、圧倒的なスピードと価格でマーケティング課題を解決する「ライトニングシリーズ」の展開に加え、社内の業務基盤についても「人とAI（テクノロジー）の役割分担」を前提に根本から再設計を進め、「AIネイティブ」な業務基盤の構築を推進していきます。

今回募集するAIエンジニアに期待しているのは、AIモデルを作ることだけではありません。ビジネスプロデューサー（BP）の提案活動・情報収集・分析・意思決定プロセスを理解し、AIエージェントやLLMを実業務に組み込み、事業の動き方そのものを変えていくことです。

つまり、AIを作る人ではなく、AIで事業を動かす人を求めています。

募集背景

テレシーは2021年の創業以来、2025年には取扱高165億円を達成するなど急成長を遂げています。さらなる提供価値の最大化のため、「ビジネスプロデューサーが顧客と向き合う時間」を最大化することが不可欠です。

そのために業務タスクをAIで効率化・プロダクト化し、事業をエンジニアリングできるAIエンジニア組織を構築するため、新たなメンバーを募集します。

テレシーが目指しているのは、AIを一部業務の効率化ツールとして使うことではありません。BPの提案活動、意思決定、顧客価値提供のプロセスにAIを組み込み、事業運営そのものをAIネイティブに進化させることです。

PoCで終わるAI活用ではなく、実際の業務に入り、使われ続け、事業の競争力になるAI基盤をつくる。その中核を担っていただくポジションです。

実際の業務進行について

社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供します。

テレシーでは、ビジネスプロデューサー（BP）が顧客課題や提案活動の最前線に立っています。AIエンジニアは、そのBPと近い距離で業務を理解し、どの業務をAIに任せるべきか、どの判断は人間が担うべきかを共に設計します。

ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していきます。

単発の便利ツールを作る仕事ではありません。現場の業務課題を理解し、実装し、使われる状態まで運用し、さらに組織の資産として再利用できる形に変えていく仕事です。

業務内容
▼お任せする業務

まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。

AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム（Bedrock, Vertex AI等）やエージェント基盤（LangGraph, CrewAI等）を活用したシステムの構築
評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定
運用基盤の構築 : MCP（Model Context Protocol）や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計
可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決
業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計
実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進
標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開
▼直近で取り組んでいること
セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備
BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり
▼将来的に取り組みたいこと
ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供
マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化
Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築
AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる
やりがい・魅力
▼やりがい：何が面白いか・熱くなれるか
実社会へのAI実装 : AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。
PoCで終わらないAI活用 : 実験や検証だけではなく、実際の営業・提案・分析・意思決定フローにAIを組み込み、使われ続ける状態まで運用・改善できます。
BPの意思決定を支援できる : 単なる業務効率化ではなく、ビジネスプロデューサーの提案活動や意思決定そのものに入り込み、「人とAIの役割分担」を再設計できます。
▼魅力：この環境だから得られるもの・できること
最先端技術への挑戦 : ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーを、実際の業務やプロダクトへ組み込む挑戦が可能です。
AIネイティブな組織作り : 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。
事業に近い開発環境 : 技術単体ではなく、BPや事業責任者と近い距離で、AIをどの業務に入れれば価値になるのかを考えながら開発できます。
AI × 事業実装 × プロダクト化の経験 : AIエージェント基盤の立ち上げ、ローカルLLMやBedrockを活用した実運用、非エンジニア業務へのAI実装、標準化・再利用まで、今後市場価値が高まる経験を横断的に積むことができます。
まだ型がないフェーズ : 完成されたAI組織に入るのではなく、テレシーにおけるAIエンジニアの役割や正解を、自ら作る側に回れます。
豊富なアセット : パートナー、グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。
開発環境
LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM（Llama / Qwen / gpt-oss）, LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等
MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等
データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等
インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI)
共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack

単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。

参考記事 (外部リンク)
テレシーコーポレートサイト
脳内で、事業の「正解」を描き切る
オウンドメディア『EVOLUTiON』テレシー社員紹介記事
データドリブンで実現するテレビCM変革！テレシーの取り組みとは？
疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側
応募要件

▼求める人物像

CARTA Tech Vision に共感していただける方
単にAI技術そのものを追求するだけではなく、「AIを使って事業や業務をどう変えられるか」に面白さを感じられる方
PoCや実験で終わらせず、「実際に使われる状態」まで責任を持って取り組める方
非エンジニアや事業側と対話しながら、背景にある業務課題を理解し、最適な形でAIを組み込むことに向き合える方
未整備な環境や抽象度の高いテーマに対しても、自ら論点を整理し、前に進めることを楽しめる方
個別最適で終わらせず、仕組み化・標準化・再利用まで考えられる方

▼必須スキル

業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）
AI／機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験（PoC〜運用）
AIエージェント、LLMアプリケーション、社内AIツール等の開発経験
AIエージェントの応答品質の定義、および評価・改善サイクルの設計・運用経験
Infrastructure as Code（Terraform等）を用いた構築・運用経験

▼歓迎スキル

オープンウェイトモデル（Llama, Qwen, gpt-oss等）の事後学習（SFT/DPO等）やPEFTを用いた最適化・検証経験
Amazon Bedrock、Vertex AI等を活用したAI基盤の設計・検証経験
BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験
LLMアプリケーションの可観測性・モニタリング設計経験（Langfuse, Prometheus等）
個別案件の解決策を汎化し、共通機能として実装・展開した経験
選考について

選考フロー

書類選考
1次面接：テレシーデータサイエンス部長
2次面接：人事 + CARTA HOLDINGS CTO
最終面接：テレシー代表取締役社長執行役員 + 取締役執行役員（開発局担当）

1次面接では、技術経験だけでなく、業務課題の理解力、非エンジニアとの協働経験、PoC後の運用・改善まで見据えた実装経験を重視します。

注意事項

選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります
1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています
入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします
ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します

バックグラウンドチェックについて

選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施します。当社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示（第三者提供）を行いますのでご承知ください。

応募者様の氏名
メールアドレス
応募書類（履歴書、職務経歴書など）

<バックグラウンドチェックのサービス提供会社>
back check 株式会社

・同社の個人情報保護方針
https://backcheck.co.jp/policy/privacy
・同社の反社会的勢力に対する基本方針
https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces

※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。

CARTA HOLDINGS について

CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京都に本社を置き、従業員約1,500名を擁する企業です。
私たちは、あらゆる産業を次のステージへ導く「進化推進業」として挑戦を続けています。

そのルーツは日本初のインターネット広告会社として誕生したことにあります。日本のインターネット産業の発展と共に築き上げた「業界を代表するマーケットプレゼンス」と、生活者向けのメディア事業とアドテクノロジー事業を自社で創り上げてきた「事業開発力・技術力」。この二つの特徴を併せ持つのが、CARTAの強みです。

現在は以下の3つの領域で相互に連携し、世の中の課題解決と、あらゆる企業・産業のビジネスの進化を推進しています。

デジタルマーケティング事業
メディア&コマース事業
人材関連サービス事業

グループ内には創業期から成熟期まで複数の事業会社があり、ステージも様々です。事業責任者が中心となり個々に経営を担う一方で、親会社であるCARTA HOLDINGSが経営支援機能に特化し、各事業を強固に支える体制を構築しています。

事業会社が個々に切磋琢磨する一方で、社員は事業領域を超えて互いに連携し、ビジネス開発に携わっています。また、条件が合えば事業間でのキャリアチェンジの機会もあり、多様な経験を通じて成長できる環境です。

そして今、私たちは新たな成長ステージに立っています。 2025年12月よりNTTドコモグループと電通グループの傘下となり、今後は両グループが保有する多様なアセットを組み合わせ、事業の競争力を高め、さらなる成長を目指してまいります。

■関連情報
採用サイト
採用説明資料

企業名

株式会社CARTA HOLDINGS

本社所在地

東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー36F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【Holiday】 ■休日休暇完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、ウェルビーイング積立休暇 ■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります） 1月〜2月入社：14日 3月〜4月：12日 5月〜6月：11日 7月：8日 8月：6日 9月：4日 10月：3日 11月：2日 12月：1日入社日問わず、次休暇年度より17日

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

1,080万円〜2,000万円

リモートワーク

平均年齢

32歳

ポジションの魅力

AIネイティブ組織の中核を担う:
テレシーが推進する「人とAI（テクノロジー）の役割分担」を前提とした業務基盤の根本再設計において、AIエージェント基盤の設計・開発・運用まで一気通貫で関われるポジションです。
実社会へのAI実装:
PoC止まりではなく、広告・売上・CRM等の実際のビジネス意思決定基盤としてAIを運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど最先端技術をプロダクトに組み込む挑戦が継続的に可能です。
急成長スタートアップの事業エンジニアリング:
2021年創業から2025年には取扱高165億円を達成したテレシーにおいて、業務タスクのAI効率化・プロダクト化を通じ、事業そのものをエンジニアリングする経験が積めます。
電通・NTTドコモグループの豊富なアセット活用:
CARTA HOLDINGSが2025年12月よりNTTドコモグループと電通グループの傘下となったことで、両グループが保有する日本最大級のテレビCM関連データ・アセットを活用したマーケティングソリューションを創出できます。
個別案件の知見をプロダクトへ昇華させるアーキテクト役:
個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華・再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していく「設計者」としての役割を担えます。

必須スキル（ハード）

以下のすべての経験・知見が求められます。

業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）
AI／機械学習プロダクトの導入支援・活用推進経験（PoC〜運用）
ビジネス意思決定用ダッシュボードの企画・実装・展開・運用定着経験
MLOps（CI/CD/CT・モニタリング・再学習パイプライン等）の設計・開発・自動化運用経験
コンテナを用いたインフラ基盤の設計・運用経験
Infrastructure as Code（IaC）を用いた構築・運用経験

必須スキル（ソフト）

ビジネス課題の構造化・抽象化能力:
クライアントや社内依頼者の複雑な要望をヒアリングし、課題の本質を見極めたうえで、個別要件を再利用可能なプロダクト設計へと昇華させる思考力が求められます。
AIエージェントの品質・評価サイクル設計力:
AIエージェントの応答品質を自ら定義し、評価指標・テストデータ・改善プロセスを自律的に設計・回せる能力が必要です。
自律的なプロジェクト推進力:
要件定義から運用定着まで、社内外のステークホルダーと連携しながらプロジェクト全体をオーナーシップを持ってリードできる推進力が求められます。
技術と事業をつなぐ橋渡し力:
エンジニアリングの観点だけでなく、ビジネス上の意思決定や事業成長への貢献を意識しながらソリューションを提案・実装できる視座が必要です。
CARTA Tech Visionへの共感・カルチャーフィット:
失敗を恐れず挑戦する姿勢や、チームを超えて連携しながら課題解決に取り組むCARTAのカルチャーに共感し、体現できる人物像が求められます。

歓迎スキル

DWHを活用したデータ分析基盤開発経験:
BigQueryやSnowflakeなどのDWHを用いたデータ基盤の開発・運用経験があると、テレシーのデータエンジニアリング環境（Snowflake・dbt cloud等）においていち早く活躍できます。
SQLによるデータモデリング経験:
ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計・実装経験は、マーケティングデータの分析基盤構築において直接的に活かせるスキルです。
AIエージェントの品質保証・評価経験:
信頼性・安全性の観点からAIエージェントを評価・検証した経験や、ビジネス整合性の評価経験があると、本ポジションの中核業務であるAI品質保証サイクルの設計で大きく貢献できます。

この求人で得られるスキル

LLMエンジニアリングの実践スキル:
vLLM・LangGraph・CrewAI・NeMo Guardrails・Ragas・Langfuse等の最先端AIエージェント基盤を実プロダクトに組み込む設計・運用経験が習得できます。
セキュアなAI基盤の設計・構築ノウハウ:
機密性の高い広告・売上・CRMデータを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えたAI基盤の設計・整備スキルが身につきます。
マーケティング領域のドメイン知識:
テレビCM効果計測・MMM（マーケティングミックスモデリング）・メディア貢献度分析など、広告業界固有のデータ活用・分析手法に精通できます。
MLOps・データエンジニアリングの実務経験:
Dagster・MLflow・Snowflake・dbt cloud・Adverity・Fivetranなど、実際の業務で稼働するMLOpsパイプラインとデータ基盤の設計・運用スキルを獲得できます。
Human in the Loop設計の高度化経験:
AIによる自動化と人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセス設計という、現在AIエンジニアリング領域で最も注目されるアーキテクチャ設計の実践知が得られます。

キャリアマップ

現在
AIエンジニア（シニア） AIエージェント基盤の設計・運用を深め、評価指標・改善サイクルの標準化や可観測性の仕組みを確立。個別案件のソリューションをプロダクトへ昇華させるアーキテクト的役割を担います。
テックリード / AIプロダクトリード開発組織全体のAI技術方針を牽引し、ライトニングシリーズやマーケティングAIエージェントの新機能を主導。エンジニアメンバーのメンタリングと技術基盤の高度化を担います。
データサイエンス部長 / 開発局責任者テレシー全体のAI・データエンジニアリング組織をマネジメントし、AIネイティブな業務基盤の構築を統括。事業会社の経営に近いレイヤーで技術戦略の立案を行います。
CARTA グループCTO / グループ横断AI責任者 CARTA HOLDINGSが擁する複数の事業会社横断でのAI活用・技術標準化を推進。電通・NTTドコモグループのアセットを活かしたグループ全体の技術戦略を担う役割へのキャリアパスが開かれています。

AI 口コミまとめ

CARTA HOLDINGSはフルフレックス制度とリモートワーク併用が整備されており、広告業界の中でも残業が少なくワークライフバランスが取りやすい環境として評価されています。成果主義の年俸制を採用し、エンジニア職では口コミサイトの集計データで平均700万円台の年収水準が確認されており、専門性の高い人材には競争力のある待遇が期待できます。一方で昇給スピードや評価制度の透明性については改善を求める声もあり、長期的な年収成長については個人差が大きい傾向にあります。20〜30代が中心の若い組織文化で、新規事業立ち上げや裁量の大きい仕事に携わりやすい一方、組織の雰囲気が合わないと感じる層も一部見受けられます。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性：フルフレックス制度と週2〜3日程度のリモートワーク併用が可能で、「他の広告代理店に比べ残業が非常に少ない」「プライベートとの両立がしやすい」という声が多く、ワークライフバランスを重視する層から高い評価を得ています。
2. 若手への裁量と成長機会：「若手でも仕事を任せてもらえる」「新規事業立ち上げを経験できた」など、早期から大きな裁量を持って働ける環境として評価されており、成長意欲の高い人材にとって魅力的な環境です。
3. 福利厚生・オ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り480文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

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