＊AIエンジニア／ポテンシャル

エンジニア経験は不問です。以下のような姿勢・素養をお持ちの方を求めています。

• 好奇心を行動で示してきた実績（学習・資格取得・個人開発など）
• 論理的思考力（フェルミ推定など思考プロセスの言語化）
• AIツール（ChatGPT等）の活用経験（歓迎）
• Python・機械学習・統計学の基礎知識（歓迎）
• AIに関する何らかの実務・学習経験（歓迎）

• 高い好奇心と自律的な学習姿勢:
  「コウキシンが世界をカクシンする」をビジョンに掲げる企業であり、自ら学び続ける姿勢が最も重視されます。受け身でなく、新しい技術に対して自発的にアンテナを張り行動できる人材が求められます。
• 柔軟な思考力と適応力:
  多様な業界のクライアント（金融・運輸・製造など）の課題に向き合うため、固定観念にとらわれず状況に応じて発想を切り替えられる柔軟性が必要です。
• コミュニケーション能力と課題整理力:
  提案型の受託開発スタイルであるため、クライアントの課題をヒアリングし、AIを活用した解決策を分かりやすく説明できる対話力が求められます。
• キャリアビジョンの明確さ:
  選考では「どんなAIエンジニアになりたいか」が問われます。自分がどのようなキャリアを歩みたいのかを言語化し、主体的にキャリアを描ける姿勢が評価されます。
• ミッションへの共感:
  「AIで日本を変えたい」という志向性を持ち、社会課題解決に貢献することへの意欲が高い人材が特に歓迎されます。

• AIツール・LLMの活用経験:
  ChatGPTやCopilotなどの生成AIツールを業務や個人プロジェクトで積極的に活用してきた経験は、即戦力として高く評価されます。
• プログラミングの自己学習経験:
  Pythonなどを独学で学んだ経験や、個人開発・ハッカソン参加などの実績は、学習意欲の証明として歓迎されます。
• 数理・統計・データ分析の基礎知識:
  統計学・線形代数・機械学習の基礎を学んでいる方は、研修カリキュラムへの適応が早く、即スキルアップが見込めます。
• 業界知識・ドメイン経験:
  教育・不動産・メディアなど異業種での実務経験は、AI活用の観点でクライアントへの提案に生きる強みになります。

• 生成AI・LLM開発スキル:
  GPT-4oなどのLLMを用いたAPI連携・RAG・AIエージェント開発を実務で経験することで、生成AIエンジニアとしての実践的なスキルを体系的に習得できます。
• データサイエンス・機械学習スキル:
  Deep Learning・自然言語処理・画像認識・統計モデリング・数理最適化など、AIエンジニアリングの幅広い技術スタックを実プロジェクトを通じて習得できます。
• クラウド・インフラ構築スキル:
  AWS/GCP等のクラウド環境の構築・運用経験を積むことができ、AIシステム全体のアーキテクチャ設計力も身につきます。
• AIコンサルティングスキル:
  提案型受託開発のスタイルにより、クライアントの課題ヒアリングから解決策の提案・実装までをワンストップで経験し、ビジネス視点のあるAIエンジニアとして成長できます。
• プロジェクトマネジメント・リーダーシップ:
  早期からリーダーポジションへの抜擢機会があり、5名以上のチーム体制でのプロジェクト進行管理を通じて、マネジメントスキルを実践的に磨けます。