～生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する～
私たちは、RAG／AIエージェント／DWH／MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。

AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、
人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、
DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。
そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、
データ取得・加工・検索設計
RAG / AIエージェントの実装
精度改善・運用サイクル構築
まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。

今回は、市場的なニーズが急増している、
生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど
最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。

≪業務内容≫
1.課題把握・業務構造の分解
　業務フロー・KPI・例外処理の可視化
　自動化・AI適用が成立する領域／しない領域の見極め

2.ソリューション設計
　業務要件・制約（精度／コスト／運用負荷／セキュリティ）を踏まえた
　生成AI／AIエージェント／RPA／API／DWH の構成設計
　技術選定およびアーキテクチャ設計

3.実装・検証（PoC〜本番導入）
　Python・API連携による実装
　RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証
　PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善

4.本番運用・高度化
　KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築
　変更管理、再学習・再設計方針の策定
　手順書整備・運用定着支援

5.ステークホルダー連携
　技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成
　ROI可視化・報告資料作成

■ ポジションの魅力　
・RAG / AIエージェントの実装〜精度改善まで関与
・データ基盤（DWH / パイプライン）と連携した実運用前提のAI開発
・PoCにとどまらず、本番導入・継続的な改善サイクルまで担当
・技術選定・アーキテクチャ設計など、高い裁量のもとでの開発
・特定業界に依存せず、多様な業務課題に対するAI適用が可能

■必須条件
① 何らかの言語を用いた開発実務経験（2年以上）
　※言語・領域（フロント／バック／データ等）は不問
② 開発業務の中で、設計・実装・テストいずれかに関わった経験
③ 業務改善や効率化を目的とした開発・仕組みづくりに携わった経験
　※自動化、ツール作成、業務システム改善など／規模不問

■歓迎要件
・Python や SQL を用いた開発・データ処理経験
・API連携、外部サービス・業務システム連携の経験
・クラウド（Azure / AWS / GCP）環境での開発・デプロイ経験
・Power Automate、UiPath、Dify、n8n 等を用いた業務自動化の経験
・生成AI／LLM、RAG、AIエージェント等を用いたPoC・検証・導入経験
・PoCだけでなく、本番運用や改善フェーズに関わった経験