AI Transformation(AX) リードエンジニア

以下のスキル・経験が必須要件として求められます。

• LLM（GPT-4 / Claude / Gemini等）を活用したアプリケーション開発経験

• 運用を見据えた企画力:
  「絵に描いた餅」で終わらせず、AIソリューションの企画段階からMLOps的視点（どう運用し、どう改善し続けるか）を持って設計できる方。
• 越境するエンジニアとしての姿勢:
  技術専門領域に閉じこもらず、ビジネスコンテクストを深く理解し、PdMやビジネス部門と対等に並走・協働することに喜びを感じられる方。
• 抽象課題の具体化能力:
  ビジネス側の曖昧な要求を、技術的に実現可能な「AIシステム構成」へ迅速に落とし込む構造化思考力を持つ方。
• ドメイン尊重の姿勢:
  既存の歴史や複雑な仕様を否定せず、AIという武器でそれらをどうアップデートできるかに情熱を注げる方。
• 教育・メンタリング能力:
  非エンジニア向けに技術を分かりやすく説明し、組織全体のAIリテラシー向上を牽引できるコミュニケーション力を持つ方。

• データエンジニアリング経験:
  BigQuery等のDWHを用いた大規模データ処理や、Airflow等を活用したデータパイプラインの構築・運用経験。
• MLOps・システム基盤構築経験:
  Pythonを用いたAWS/GCP上でのMLOpsまたはシステム基盤の構築・運用経験（CI/CD・モニタリング環境整備含む）。
• AIエージェント開発経験:
  LangChainやLlamaIndex等を活用した自律型AIエージェントのR&Dや実戦投入経験。
• クロスファンクショナルなPMリード経験:
  ビジネス・開発・外部パートナーを跨ぐプロジェクトのリード経験。
• 大規模コードベースの解読・AI活用経験:
  言語を問わず大規模既存コードベースをAIで解析・ドキュメント化し、生産性を向上させた経験。

• LLM・生成AI実装の実戦知識:
  Gemini・Claude Code・Amazon Q Developer（Kiro）・NotebookLMを実業務で活用し、プロトタイプから本番稼働まで一気通貫で経験することで、最新AI技術の社会実装ノウハウが深く身につきます。
• MLOps設計・運用スキル:
  データパイプライン構築、CI/CD、モニタリング環境整備など、AIモデルを安定稼働させるためのMLOpsの実践スキルが習得できます。
• 大規模ECドメイン知識:
  歴史ある大規模ECシステムを横断的に理解し、AIで構造化・ドキュメント化するプロセスを通じて、複雑なビジネスドメインの解析能力が鍛えられます。
• AIガバナンス・技術選定能力:
  全社的なAI利用のガイドライン策定やセキュリティポリシー設計を主導することで、AI活用の組織的・ガバナンス的な視点が身につきます。
• 組織変革リーダーシップ:
  非エンジニアへのメンタリングやAIエンジニアリング組織立ち上げを経験することで、技術と経営を橋渡しするリーダーとしての素養が磨かれます。