【AIエンジニア】生成AI/AIビジネスのサービス開発やSI案件のプロジェクト対応などをお任せします（1031）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 生成AI・機械学習関連の開発経験（RAG、LLM活用等）
• Next.jsによるWebフロントエンド開発経験
• Python等を用いたバックエンド開発経験
• Azure / AWS / GCPなどクラウドプラットフォームを活用したシステム構築経験
• AIシステムのPoC設計・検証経験
• SIプロジェクトにおける要件定義・設計・開発の経験

• 主体的な自己学習能力:
  AI技術は日々進化しており、新しいアルゴリズムやフレームワークを継続的にキャッチアップする姿勢が不可欠です。技術の陳腐化が早い領域のため、常に自己研鑽を怠らない意欲が求められます。
• ビジネス視点での課題解決力:
  技術的なソリューションをビジネスニーズに合致させる調整力が必要です。顧客の要望を技術に落とし込み、実現可能な形で提案できる能力が求められます。
• 非技術者へのわかりやすい説明力:
  公共・金融・産業など多様な業種の顧客に対し、AIの技術的内容を分かりやすく説明し、期待値を適切にコントロールするコミュニケーション能力が重要です。
• 複数プロジェクト並行管理能力:
  1人あたり2〜3件のプロジェクトを掛け持ちするため、優先順位を適切に判断しながら複数業務を同時進行できるタスク管理力が求められます。
• 社内外の関係者との連携・調整力:
  個別開発・追加開発が必要な場合は他組織と連携して進める場面も多く、社内横断的なコミュニケーションを円滑に取れる協調性が必要です。

• プロジェクトマネジメント経験:
  SI案件においてPMまたはPLとしてプロジェクトを牽引した経験があると、受注後のシステム構築やスケジュール管理において即戦力として活躍できます。
• RAG・プロンプトエンジニアリングの実務経験:
  Azure OpenAI ServiceやLangChainなどを活用したRAG構築、プロンプト設計の実務経験があると、自社サービスの品質向上に直接貢献できます。
• 業種別AIソリューションの提案経験:
  公共・金融・産業などの業種向けにAIソリューションを提案・導入した経験は、顧客へのプレ活動において高い評価が得られます。
• サービス企画・要件定義の経験:
  顧客ニーズをサービス仕様に落とし込む上流工程の経験は、新規AIサービスの立案において大きな強みとなります。

• 生成AI・LLMを用いた実用サービス開発スキル:
  Azure OpenAI Serviceを基盤とした生成AIサービスの企画から構築・運用までを一貫して経験でき、実ビジネスで通用するAIエンジニアとしての実践力が身につきます。
• AIプロジェクトのPM・プリセールス経験:
  プレ活動（提案営業支援）からシステム構築、プロジェクトマネジメントまで担うため、AIビジネス全体を俯瞰したプロジェクト推進スキルを習得できます。
• マルチ業種・マルチドメインのAI導入知識:
  公共、金融、産業など多様な業種への導入を経験することで、業界横断的なAI活用ノウハウと業種別課題への対応力が養われます。
• クラウドネイティブなAIインフラ設計スキル:
  Microsoft Azureをはじめとするクラウド基盤上でのAIシステム設計・構築経験を積むことで、クラウドエンジニアとしての技術的幅が広がります。
• サービスマーケティング・資料作成スキル:
  サービス化した際のHP掲載資料作成なども担当するため、技術的な内容をビジネス文脈で訴求する情報発信・マーケティングの実務スキルも習得できます。