Would you like to be part of a team shaping the future of the IT industry through responsible and innovative use of Artificial Intelligence? Amazon Web Services (AWS) is advancing the next evolution of cloud computing
Responsibilities Lead and actively contribute to AI solution development: model selection, fine-tuning, evaluation, and production integration. Design and implement scalable AI systems, APIs, and data/inference pipelines. Troubleshoot complex technical issues and mentor engineers through code reviews and design
We are looking for AI Data Specialists to support the improvement of AI-generated content in Japanese. Job Type: Freelance Location: Work from home Work Schedule: Part-time - 10+ hours per week. Flexible - work whenever you want. Start
本ポジションは日本語JDの用意がありません。 AI Research Scientist, R4D, Mercari Employment Status: Full-time Work Hours:Full Flextime (no core time) Office: Roppongi For more details, see the Overview of Our Positions section on our Careers site. About Mercari Circulate all forms of
Join Sigma.AI – Shaping the Future of Artificial Intelligence What is Sigma? Sigma is a leading global technology company specializing in data collection and annotation for Artificial Intelligence. With over 30 years of experience, offices in Spain,
At Snowflake, we are powering the era of the agentic enterprise. To usher in this new era, we seek AI-native thinkers across every function who are energized by the opportunity to reinvent how they work. You don’t
Job Description 【募集背景】 市場および顧客からは、従来のPDF中心のドキュメントではなく、 構造化されたデータとして再利用・活用可能なドキュメントへのニーズが急速に高まっています。特に、AI活用を前提とした製品・サービスにおいては、品質と一貫性を備えたドキュメントデータ基盤が競争力の源泉となりつつあります。 当社では、技術ドキュメントを起点に、AI活用、エコシステム連携、顧客の実利用シナリオまでを見据えた全体構想を描き、その方向性をリードできる人材を求めています。 個別のフォーマット変換やツール対応に留まらず、設計・検証・要件管理・顧客利用といった領域を横断しながら、「どのようなドキュメントデータを、どのレベルで、どのように整備すべきか」を上位視点で定義し、 社内外に対してその構想を発信・推進していただくポジションです。 【業務内容】 技術ドキュメントを中心としたデータ基盤構築において、 AI活用を前提とした全体構想・指針策定のリードを担っていただきます。 AI活用を前提とした技術ドキュメントデータの全体構想策定 設計（TS／検証／評価）、要件管理、ソフトウェアとの関係性整理 顧客・パートナーがドキュメントデータをどのように活用するかの利用シナリオ整理 社内外（顧客・パートナー）への構想説明およびディスカッションのリード 関係部門・ステークホルダーを巻き込んだ方向性の合意形成・推進 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 【ポジションの魅力】 AI時代のドキュメント基盤をゼロから構想できる、影響力の大きなポジション 技術ドキュメントを「成果物」ではなく、データ資産として定義・設計する上流業務 顧客・パートナーを含めたエコシステム全体を見据えた視座での業務経験 仕様・要件・運用を横断しながら、事業価値に直結する構想策定に関われる裁量の大きさ Qualifications 【MUST】 AI／データ活用を前提としたシステムや業務の構想経験 技術ドキュメントを「データ」として捉えられる視点 社内外向けに構想・考え方を説明できるコミュニケーション力 設計・要件・検証など複数領域を横断して考えられる方 ソフトウェアエコシステムやMCU設計、ツール連携に関する知見 英語でのディスカッション能力（TOEIC 700点以上） ビジネスレベルの日本語 【WANT】 顧客要求を踏まえたデータ提供設計経 AI 活用プロジェクトの企画・リード経験 MCU・組込み分野のドキュメント理解 Additional Information 本ポジションにご興味をお持ちの方は、以下の連絡先までお気軽にご連絡ください。 If you are
Job Description 【募集背景】 市場および顧客からは、従来のPDF形式のドキュメントではなく、構造化されたデータとして活用可能なドキュメントへの要求が高まっています。特にAI活用を前提とした製品・サービスにおいては、記載内容の品質・一貫性・構造が担保されたドキュメント基盤が不可欠です。 当社では、AI活用可能なDocumentを実現するため、単なる記載ルール整備に留まらず、 「何を、どの粒度で、どのように書き、どう構成するのか」 を設計し、最終的なドキュメントの在り方を決定するポジションを新たに募集します。 ベンチマーク調査や関係者ヒアリングの結果を集約するだけでなく、複数の要求や制約条件を整理・整合し、AI・将来の自動生成・データ提供までを見据えたDocument設計をリードしていただきます。 【業務内容】 AI活用を前提とした技術ドキュメント（UM）において、 記載方針・構成・粒度を定義し、全体設計を担っていただきます。 AI活用を前提としたUMの記載方針策定および構成設計 ドキュメントの粒度、構造、表現ルールの定義 複数ステークホルダー（開発、検証、企画、顧客等）からの要求整理および最終判断 既存Documentとの整合性確保、整理・再設計 将来のドキュメント自動生成やデータ提供を見据えた設計検討 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 【ポジションの魅力】 AI時代のドキュメント標準を定義する中核ポジション ルール作成に留まらず、最終的な判断・設計責任を担える裁量の大きさ 技術・顧客利用・将来のデータ活用を横断した上流設計経験 「書き方」ではなく、ドキュメントをデータ資産として設計する専門性を高められる環境 Qualifications 【MUST】 技術ドキュメントの構成設計・編集経験 複数の要求を整理し、最終案を決定する判断力 曖昧な表現や構成上の矛盾を見抜ける能力 AI／データ活用を意識したドキュメント設計への関心 英語での業務コミュニケーションが可能な方（TOEIC 700点以上） ビジネスレベルの日本語 【WANT】 デジタルドキュメント設計・構造化の経験 自動生成ドキュメントの設計・検証経験 顧客ヒアリング結果を設計に反映した経験 MCU・組込み分野のドキュメント理解 Additional Information 本ポジションにご興味をお持ちの方は、以下の連絡先までお気軽にご連絡ください。 If you are interested
Job Description 【募集背景】 近年、市場および顧客からは、PDFのような静的ドキュメントではなく、構造化されたデータとして再利用可能なドキュメントが強く求められています。特に、AI活用を前提とした業務やサービスにおいては、高い品質と一貫性を備えたドキュメント基盤の整備が不可欠となっています。 当社では現在、技術ドキュメントのデジタル化・データ化を本格的に推進しており、その過程で発生する外注・オフショア作業を、属人的な判断ではなく、明確なプロセスとルールによって管理し、データ品質と整合性を担保する専門ポジションを新たに募集します。 ドキュメントを「作る」だけでなく、将来のAI活用・データ利活用を見据えた基盤づくりに貢献できるポジションです。 【 役割・ミッション】 AIを活用した開発・ドキュメント効率化を目的として、 「どのようなデータ構造・データ投入を行えば、目的のAIアウトプット（差分抽出・理解・コード生成等）が実現できるか」を設計・検討する役割を担っていただきます。 特に以下をミッションとします。 ドキュメントの意味理解に基づく差分抽出 チェッカー用途（ルール違反検出、整合性チェック等）を想定したコード生成・AI設計 スピード・コストを考慮した実用レベルでのAI活用設計 【業務内容】 AI活用を前提としたデータ構造設計（構造化・半構造化・非構造化データ） ドキュメント（仕様書、設計書等）の意味理解・差分抽出ロジックの検討 LLM等を活用したコード生成／自動チェック（チェッカー）の設計方針検討 目的（品質向上、工数削減等）に対する最適なAIアプローチの整理 スピード・コスト・精度のトレードオフを踏まえた技術検討 PoCレベル〜実運用を見据えた技術選定・設計支援 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 【ポジションの魅力】 AI活用を支えるドキュメント基盤構築という、将来性・専門性の高い領域に携われる 「ルール化」「仕組み化」によって品質を作る、上流視点の業務 海外チームとの協業を通じたグローバルな業務経験 単なるチェック業務ではなく、プロセス設計・品質基準の策定に関われる裁量の大きさ Qualifications 【MUST】 MCU開発に関する基礎知識を前提とした仕様理解・確認 AI／データ活用に関する基礎〜実務知識 データ構造設計、前処理、入力データ設計の知見 ドキュメント構造（仕様書・設計書等）を理解し、構造化できる能力 プログラミング経験（言語不問、Python等歓迎） 技術的観点でスピード・コスト・品質を比較検討できる思考力 英語での業務コミュニケーションが可能な方（TOEIC 700点以上） ビジネスレベルの日本語 【WANT】 LLM（生成AI）を用いたPoCや業務適用経験 自動レビュー／チェッカー／静的解析ツール等の設計・利用経験 開発プロセス改善、DX推進に関わった経験 Additional Information ルネサスは、「To Make Our
The Worldwide Specialist Organization (WWSO) is part of AWS Sales, Marketing, and Global Services (SMGS), which is responsible for driving revenue, adoption, and growth from the largest and fastest growing small- and mid-market accounts to enterprise-level
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて 自動車業界におけるソフトウェア開発には、特有の課題があります。開発者は、クラウド環境、モバイルデバイス、組み込みシステム、車両にまたがって、ソフトウェアをビルド、テスト、セキュア化、デプロイする必要があります。また、安全で、ガバナンスが効き、可観測性があり、エンタープライズシステムと統合された、最新のAI活用ツールも必要とされています。 Developer Productivity部は、ウーブン・バイ・トヨタおよびトヨタグループ全体のエンジニアリングチームが、安全性、セキュリティ、品質を最優先にしながら、より速く開発を進められるようにするためのツール、プラットフォーム、ワークフローを構築しています。 この部の一員として、生成AIチームは、エンタープライズグレードのAIプラットフォームと、開発者向けのAI機能を構築しています。私たちは、大規模言語モデルへの安全なアクセス、AIゲートウェイ、社内AIツール、モデル利用のガバナンス、アイデンティティを考慮した認可、コスト管理、可観測性、エンジニアリングシステムとの統合に注力しています。 私たちの目標は、エンタープライズ規模でAIを有用で、信頼性が高く、安全なものにすることです。 求める人材 エンタープライズグレードの生成AIプラットフォームおよびサービスを設計、構築、運用できる、ハンズオンのソフトウェアエンジニアを求めています。バックエンドシステム、クラウドインフラ、アイデンティティおよびアクセス管理、APIゲートウェイ、LLMプロバイダー、社内開発者向けツールにまたがって業務を進められる方を歓迎します。 本番環境で利用されるAIシステムには、プロンプトやチャットインターフェース以上のものが求められます。リクエストルーティング、認証、認可、ポリシー適用、監査可能性、コスト管理、評価、運用サポートなど、AI活用を支える信頼性、セキュリティ、可観測性、保守性の高いシステムを構築できる方を求めています。 曖昧さのある状況でも業務を進め、複数のアプローチを比較し、トレードオフを明確に説明しながら、ユーザーのニーズ、エンタープライズ環境における制約、長期的な保守性に基づいて実践的な技術判断ができる方を歓迎します。ソフトウェアエンジニア、プラットフォームエンジニア、セキュリティチーム、アイデンティティチーム、社内ステークホルダーと密に連携して業務を進めます。 このポジションはハイブリッド勤務であり、週3日以上の出社が必要です。 業務内容 Developer Productivityおよび幅広いエンジニアリングユースケースに向けて、エンタープライズ向け生成AIプラットフォーム機能を構築、運用、改善します 社内ツールやワークフロー全体でLLMを安全かつ信頼性高く利用できるようにするための、バックエンドサービス、API、インテグレーションを設計・実装します Envoy AI Gateway、Kong AI Gateway、LiteLLM Proxy、または同等のAIゲートウェイ技術を活用し、モデルルーティング、ポリシー適用、可観測性、コスト管理に取り組みます Microsoft Entra IDなどのエンタープライズ向けアイデンティティおよびアクセス管理プラットフォームと生成AIシステムを統合し、認証、認可、グループベースのアクセス制御、サービスプリンシパル、監査要件に対応します 社内エンジニアリングシステム、開発者向けツール、エンタープライズデータソース、MCPサーバーまたはクライアントとのインテグレーションを構築します MCPに関するアーキテクチャおよび実装上の意思決定に貢献します。これには、エンタープライズ向け認可パターンや、MCPのEnterprise-Managed Authorization拡張などの新しい標準も含まれます Python、TypeScript、または類似の言語を用いて、信頼性、テスト容易性、可観測性、保守性を重視した本番環境向けサービスを開発します AIプラットフォームサービスに関連するCI/CDパイプライン、Infrastructure as Code、クラウドリソース、Kubernetesワークロード、運用手順の整備に貢献します 生成AIフレームワーク、モデルプロバイダー、ゲートウェイ技術、新しい標準を評価し、技術者および非技術者のステークホルダーに対してトレードオフを明確に説明します プラットフォームの挙動、インテグレーションパターン、セキュリティ上の前提、運用手順、既知の制約について、明確なドキュメントを作成します 必須条件 本番環境向けシステムの構築および運用に関する4年以上のソフトウェアエンジニアリング実務経験 Python、TypeScript、Java、Go、または類似の言語を用いた、バックエンドサービス、API、プラットフォームサービス、または開発者向けツールのハンズオンでの構築経験 クラウドインフラ、CI/CD、Infrastructure as Code、コンテナ、Kubernetesまたは同等のオーケストレーションプラットフォームを用いた、本番環境向けシステムのデプロイおよび運用経験 Microsoft Entra ID、OAuth2/OIDC、SAML、サービスプリンシパル、RBAC、グループベースのアクセス制御など、エンタープライズ向け認証・認可システムとアプリケーションまたはサービスを統合した経験
About Woven by Toyota Woven by Toyota is enabling Toyota’s once-in-a-century transformation into a mobility company. Inspired by a legacy of innovating for the benefit of others, our mission is to challenge the current state of
About Appier Appier is an AI-native Agentic AI as a Service (AaaS) company that uses artificial intelligence (AI) to power business decision-making. Founded in 2012 with a vision of democratizing AI, Appier’s mission is turning AI into ROI by making software
About the Team The AI Deployment Management (ADM) team enables organizations to turn OpenAI products into real, sustained impact through world-class enablement and training execution. Our mission is to help customers successfully adopt and operationalize AI across their
We are an applied AI lab building end-to-end software agents. Were the makers of Devin, the first AI software engineer, and Windsurf, the AI-native IDE. Together, they represent our vision for collaborative AI teammates that enable engineers to focus on
This job requires Japanese language ability. JD is available in Japanese only. Partner Support / CS & Operation AI Specialist- Mercari 雇用形態： 正社員 働き方：フレックスタイム制（コアタイムあり） 勤務地：六本木 詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください メルカリグループについて あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる 「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。 テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Doc をご覧ください。 組織・チームのミッション Partner Supportは、メルカリグループにおけるCS（カスタマーサポート）・Trust
Job Description: ■ ミッション・役割 Data & AI部門におけるApplication Engineerとして、お客様のシステム要件定義から展高・実装・テストまで、V字型ウォーターフォール開発プロセス全般に一貫して対応するポジションです。 プロジェクトの案件によってはクライアント先常駐となる場合があります。業務内容・勤務形態については個別にご相談に応じます。 ■ 業務内容 1. 要件定義・基本設計 属システムの要件定義・要件仕様書（RD/FR）の作成およびレビュー対応 基本設計書（BD）の作成・内容確認およびシステム構成の検討支援 クライアント・ベンダーとの仕様認定・インタフェース調整対応 2. 詳細設計・コーディング 詳細設計書（DD）の作成およびコード実装 コードレビュー・内部品質確認への参加 機能要件・非機能要件を考慮した設計判断の実施 3. テスト・検証 単体テスト・結合テストの設計および実施 テスト仕様書・テスト結果報告書の作成 不具合の原因分析および修正対応 4. プロジェクト進行管理・チーム内外連携 スケジュール・課題管理およびリーダーへの適宜報告 Microsoft Teamsを活用したチーム内・クライアントとのコミュニケーション 技術ドキュメントの整備・管理 ■ 応募要件 ■ 必須スキル・資格 スキル・要件
【1】データサイエンティスト/データドリブンコンサルタント 企業の経営課題や社会課題に対して、データ分析能力と経営コンサルティング能力の両面を武器にアプローチするアクセンチュアのAI&データグループのデータサイエンティスト/データドリブンコンサルタントの一員として働きませんか。我々は最先端のアナリティクス・AIおよび業界に関する専門知識と業界専門を駆使してコンサルティングサービスを提供し、日本のトップ企業のデータドリブン改革を推進します。 ◆職務内容 各種業界のトップ企業のデータ駆動型経営改革における、新規ビジネス構築、プロセス改革、IT・AIソリューション構築、データ基盤構築、セキュリティ・コンプライアンス、組織・風土改革、人材育成をプロジェクトのコアチームとして支援 ◆具体的なプロジェクトの例 ・IoTデータを活用した新規サービスビジネスの構築、ライフタイムバリュービジネスの創出（ハイテク業など） ・販売・製造・物流・調達データをエンドツーエンドで活用したサプライチェーン改革（製造業、ハイテク業、製造小売業・物流業など） ・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革（通信業、エンタメ、電力など） ・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革（医療・製薬業など） ・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革（小売業、消費財製造業、金融業、保険業など） ・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革（各種業界） 【2】AIアーキテクト AIアーキテクトは、AI（人工知能）を武器に、お客様のビジネス変革や成長をデザインし、その実現を担います。カスタムのモデルやパブリックのAI APIなど、世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最適な形でお客様のAI導入を推進し、幅広い業界、ソリューションやサービスのイノベーションを創出します。 ◆職務内容 AI導入プロジェクトに配属され、以下の業務の推進役を担います。 ・AI導入に必要となるデータの調査や解析・要求事項やデータに即したAIモデルの選定 ・As Isシステムの調査と整理 ・To Beシステム像のデザイン ・AIモデルの構築（学習/テスト) ・対話ログ等データ分析と継続的なAI学習計画の立案 ◆AIアーキテクトの魅力 ・様々な業界の多様なテクノロジーが採用された大手企業に対してAI導入案件を推進するため、幅広いビジネス/テクノロジー/データに触れることができる ・グローバルネットワークを活用し、各国で活躍するメンバーとコミュニケーションを取りながら、自身の知見を広げていくことができる ・特定のベンダー/ソリューションに縛られず、中立な立場でお客様に最も適切なソリューションを評価、選定することができる 【1】データサイエンティスト/データドリブンコンサルタント ◆応募要件 ・R/Matlab/Python/SQL等のデータ分析経験 ・日本語ビジネスレベル（N1） ◆求める人材像 ・論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力等、コンサルタントの基礎的能力、およびデータ分析経験のある方 ・データ分析領域での業務経験又はデータ分析チームとの協業経験 ・新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方 ・前例のない課題に対しても、どのように対応したらよいのか自分なりに考え抜いて行動に移せることができる方 ・社内外の様々なスキルを持った人を巻き込み、物事を進めるためのコミュニケーションを率先して取ることができる方 【2】AIアーキテクト ◆応募要件 ・ITコンサルまたはITエンジニアリング経験 ・AWS/Azure/GCP等のクラウドを使用した開発・構築経験またはAIに携わる開発・構築経験 ・日本語ビジネスレベル（N1） ◆望ましい経験・スキル ・チームワーク指向の職場環境への適応、貢献、協調力 ・リーダシップ、積極的に問題解決を進めることができるフットワークの軽さ、コミュニケーションスキル ・AIに限らず新しいテクノロジーに対する興味関心と実際に試すフットワーク、人に説明する能力 ・10人以上のウォーターフォール開発プロジェクト、または数名規模のアジャイル開発プロジェクトでの開発管理経験 About AccentureAccenture is a
AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。 ◆役割・期待業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・ お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革・生成AIを活用したソリューションの開発、導入・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造 ◆AIエンジニアの魅力最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。 ◆応募要件・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず)・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ・日本語の筆記・会話能力がビジネスレベル以上の方 ※選考は全て日本語で実施します。 ◆望ましい経験・スキル ・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, AIエージェント、LLMOps/MLOps等)・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAGアーキテクチャやエージェントフレームワークを利用した生成AIシステム開発、等)に関する知識と実務経験：OpenAI, Gemini, Claude, NVIDIA, LLMOps/MLOps, LangChain/LangGraph/LangSmith/LangFuse・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験・PythonやJavaなどのプログラミング言語への精通と、ソリューション、フレームワーク、ライブラリ(例：TensorFlow、PyTorch、Keras)の実務経験・アジャイル開発に関する知識と実務経験・クラウドサービスおよびクラウドネイティブ技術に関する知識：Google, AWS, Azure・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性のAIソリューションを設計、実装、管理する能力・オフショア開発および開発管理に関する実務経験・英語(ビジネスレベル) 補足：AI技術に関わる経験は必須ではありません。システム開発における素地があり、新しい技術や働き方に意欲があれば、入社後にキャッチアップできるように育成、サポートします。 Japan_Softwareengineering Japan_Technologyall Japan_AIandData About AccentureAccenture is a leading global professional services company that helps the world’s leading businesses, governments
AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・ お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造 ◆AIエンジニアの魅力 最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。 また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。 ◆応募要件 ・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ・日本語の筆記・会話能力がビジネスレベル以上の方 ※選考は全て日本語で実施します。 ◆望ましい経験・スキル ・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, AIエージェント、LLMOps/MLOps等) ・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAGアーキテクチャやエージェントフレームワークを利用した生成AIシステム開発、等)に関する知識と実務経験：OpenAI, Gemini, Claude, NVIDIA, LLMOps/MLOps, LangChain/LangGraph/LangSmith/LangFuse ・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験 ・PythonやJavaなどのプログラミング言語への精通と、ソリューション、フレームワーク、ライブラリ(例：TensorFlow、PyTorch、Keras)の実務経験 ・アジャイル開発に関する知識と実務経験 ・クラウドサービスおよびクラウドネイティブ技術に関する知識：Google, AWS, Azure ・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性のAIソリューションを設計、実装、管理する能力 ・オフショア開発および開発管理に関する実務経験 ・英語(ビジネスレベル) 補足：AI技術に関わる経験は必須ではありません。システム開発における素地があり、新しい技術や働き方に意欲があれば、入社後にキャッチアップできるように育成、サポートします。 Japan_SoftwareengineeringJapan_TechnologyallJapan_AIandData About AccentureAccenture is a