AI Transformation(AX) リードエンジニア

700万円〜1,000万円

東京都

◆募集背景

「au PAY マーケット」は、1億人超のポイント会員基盤を背景に急成長を続けています。
現在、当社は巨大なau（KDDI）経済圏のアセットを活用し、EC事業をAIの力で再定義する「AI Transformation（AX）」の大きな転換期を迎えています。AI技術の進化が加速する中、単なるツールの導入にとどまらず、技術基盤の深い理解に基づき、真にインパクトのあるAI活用を企画から運用まで一気通貫で推進できる存在が必要不可欠です。少数精鋭のチームでベンチャーのような機動力を発揮し、巨大なECドメインをAIで解き明かしアップデートを牽引していく、組織の核となる新たなメンバーを募集します。

◆業務内容

「AI Transformation(AX) リードエンジニア（MLOps & 企画推進）」として、ビジネス側の背景を汲み取ったAIソリューションの企画から、MLOpsの技術を用いた安定的な運用基盤の構築までを垂直統合でリードしていただきます。また、既存システムのAIによる構造化や、非エンジニアへの教育を含めた「組織のAI司令塔」としての役割もお任せします。

・AI活用戦略の立案とプロトタイピング
　PdMやビジネス部門と連携し、ECの課題に対するAIソリューションを企画。GeminiやAmazon Q Developer等を駆使した「数日でのプロトタイプ実装」のリード。
・MLOps基盤の構築・運用
　AIモデルやエージェントを安定稼働させるためのデータパイプライン構築、CI/CD、モニタリング環境の整備。
・既存ドメインのAI解析
　複雑な既存システムのソースコードをAIで解析・ドキュメント化し、リファクタリングや機能追加を効率化する仕組みの構築。
・AIガバナンスと教育
　全社的なAI利用の技術選定、セキュリティガイドライン策定、および非エンジニア向け技術メンタリング。

技術スタック：
・Gemini
・NotebookLM
・Amazon Q Developer（Kiro）
・Claude Code

開発手法：

・現状はウォーターフォール型が主体。
・AXしていく上での改善提案（アジャイル・スクラム他）は歓迎。

◆このポジションの魅力

★「最新技術の社会実装」をリードできる
　最新のLLMやAI技術を「試して終わり」にするのではなく、どうすれば現場のユーザー（社員・顧客）が毎日使える安定したツールになるかまで責任を持ち、社会実装するダイナミズムを味わえます。
★カオスな巨大ドメインを攻略する面白さ
　大規模ECという歴史ある巨大ドメインとレガシーシステムを、AIという最新の武器を用いて解き明かし、構造化していくゲーミフィケーション的な楽しさとやりがいがあります。
★圧倒的な裁量と影響力
　少数精鋭チームの中心人物として、企画から運用まで裁量を持って取り組めます。組織全体のビルド力を底上げし、全社的な「AI Ready」化を推進する要となるポジションです。

◆配属部署、環境

チームはベンチャーのような機動力を持ちつつも、平均年齢30代後半の落ち着いた雰囲気の中で専門性を発揮できる環境です。メンバーはそれぞれが当事者意識を持ち、ビジネスとテクノロジーの境界を越えて協働しています。
勤務形態について: 当ポジションはフルリモート不可となり、原則として週2回以上の出社が必要です。対面での密なコミュニケーションを通じたスピーディーな意思決定や、ビジネス部門との密接な並走・連携を重視しています。

◆キャリア

キャリアイメージは、以下のステップでキャリアを築いていただけます。

短期: 既存のIT戦略課題（MLOps基盤の整備や開発効率化）をAIで解決し、社内での圧倒的信頼を獲得。
中期: 「AIエンジニアリング組織」の立ち上げリーダーとして、技術選定や採用の意思決定を担う。
長期: AIを前提とした事業変革を主導する、CTO直下のAIアーキテクトや、新設されるAX部門の責任者へのキャリアパス。

応募要件
＜必須要件＞
両利きの実装力：LLM（GPT-4, Claude, Gemini等）を活用したアプリケーション開発に関わった経験。
＜歓迎要件＞
データエンジニアリング：BigQuery等のDWHを用いた大規模データ処理、データパイプライン（Airflow等）の構築経験。
Python等を用いた、MLOpsまたはシステム基盤の構築・運用経験（AWS/GCP）。
エージェント開発：LangChainやLlamaIndex等を用いた自律型AIエージェントのR&D、実戦投入経験。
プロジェクトマネジメント：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。
抽象課題の具体化スキル：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」へ落とし込む力。
大規模コードの解読経験：言語を問わず、大規模な既存コードベースを読み解き、AIを活用して生産性を向上させた経験。
＜求める人物像＞
「運用を見据えたプランナー」: 絵に描いた餅で終わらせず、常に「どう運用し、どう改善し続けるか」というMLOps的視点を持って企画できる方。
「越境するエンジニア」: 専門領域に閉じこもらず、ビジネスコンテクストを理解することに喜びを感じ、現場に並走できる方。
「ドメイン尊重」: 既存の歴史や仕様を否定せず、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。
【エンジニアブログ公開中】auのECサービスを支える技術の裏側、のぞいてみませんか？

開発の裏側で、私たちが日々どんな技術的挑戦をしているのか、どんな学びを得ているのかを、現場のエンジニアが赤裸々に語ります。

少しでも興味を持っていただけたら、ぜひ一度、私たちのブログに遊びに来てください！

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2026/05/01