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クライアントの生成AI開発を支えるフォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)へキャリアチェンジ|
募集背景 今後、多くのAIプロダクトの出現により既存システムはAIに飲み込まれていくことが予測されています。しかしながら、既にAI技術を実務として経験しているエンジニアはほんの一握りの状況であることに当社は強い危機感を持っています。 そこで当社は、豊富な開発経験とマネジメントを持つCTOを迎え、1人でも多くの生成AIの知識や経験を身に付けたエンジニアを育成していく育成力の強化が始まっています。 「エンジニア」と「AI」この2つの共通点と開発ヘの情熱があれば最高のエンジニア組織が構築できると思っております。 目の前に迫り来るAI時代をAIスペシャリスト集団と共に挑みたいと考えております。 配属部署 入社後の1ヶ月で、生成AIの基礎研修受講および生成AIを活用した社内業務効率化を担当していただきます。 2カ月目からエンジニアチームに配属され、AI関連プロジェクトの提案~実装の全てを担うAIオフィス事業またはAI案件の開発に特化したAIエンジニア派遣事業に従事していただきます。 仕事内容 1. 企画・要件定義 生成AIを活用した新機能の企画立案~詳細設計 プロンプトエンジニアリングによるUX最適化 2. 技術検証・実装 LLM(Azure OpenAI Service/LangChain等)を活用したPoC開発 Python/SQLによるバックエンド実装&パフォーマンスチューニング 実装結果の検証・改善サイクル 3. 戦略・サービス設計 プロダクトの方向性策定への参画 サービス企画フェーズでの技術的視点提供 4. 調整・連携 顧客ヒアリング~要件整理、関連部署との合意形成 技術提案のドキュメント化&プレゼン 【当社で支援している主な案件カテゴリ】 (LLMを用いたアプリケーション開発) 既存の大規模言語モデル(GPT / Llamaなど)を活用して、サービスや業務システムの機能を構築する案件。モデルそのものを学習するのではなく、主にAPI連携やアプリケーションロジックの開発がミッション。 (業種/業務特化AIソリューション) 製造、医療、金融、小売、物流など、特定の業種や業務領域向けに特化したAIプロジェクト。ドメイン知識や規制対応が必要なため、汎用モデルのままではなくカスタマイズを行う。 (RAG開発) LangChain等のフレームワークを使って検索 + 生成AIを組み合わせる開発。LLMだけではなく、社内ドキュメントやWeb検索結果と連携し、より正確な応答を得る。 (AIエージェント) 人が指示しなくても、複数のタスクを自動で実行するような仕組みを組み込む開発。タスク計画、外部APIの呼び出し、状態管理などをAIに任せる。 (機械学習/深層学習) 回帰や分類、クラスタリング、深層学習など、いわゆる「予測モデルの開発」をメインとする案件。画像認識やレコメンド、異常検知など多岐にわたる。 (ファインチューニング) 既存のLLMを“部分的に再学習(微調整)”を行い、自社サーバー上で独自に学習環境を構築する。特定のドメインに合わせて精度を高めたい場合や、機密情報を扱う場合などに実施する。 (会話型AI/チャットボット) チャットフォームや音声対話などでユーザーとやり取りをするAI。LLMが一般化する以前からあった “定型Q&A” チャットボットが、近年はLLMベースの高度な会話システムに進化している。 この仕事で得られるもの ●生成AI領域の知見 ●生成AIを通じた課題解決の経験 ●大手企業における生成AI活用案件に関する業務経験 ●クライアントの企業成長と競争力強化への貢献 ●AI導入・活用をワンストップで支援する費用対効果が高く、理想的な事業変革のスムーズな実現 ●2025年8月にグループジョインした親会社、株式会社アカツキの大手企業を新規開拓してきた組織力を武器に事業拡大が実現 応募資格 【必須条件】 プロンプトエンジニアリング経験 Azure OpenAI Service/LangChainを用いた開発経験 Python/SQLでの実装スキル 上流工程(要件定義)での議論・合意形成経験 プロジェクト背景を理解し主体的に推進できる姿勢 顧客・社内関係者と円滑にコミュニケーションできる対人力 新技術を自発的にキャッチアップし実務へ落とし込む学習意欲 【歓迎条件】 AWSなどクラウド環境でのインフラ構築・運用経験 PoC→課題抽出→改善提案まで一気通貫で実施した経験 顧客常駐型案件での要件調整・開発経験 フォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)として顧客の中に入って、AIを展開する フォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)とは、元々はAIの実装レイヤーの雄であるPlantirの作った職種と言われています。 FDEは顧客のビジネス現場に深く入り込み、技術を通じてビジネス価値の創出までを支援する実践的な役割を担います。 単なる技術導入にとどまらず、顧客の課題解決から実装、運用までを一気通貫で担当します。 プロダクト(汎用ソフト)を顧客現場に「配備=デプロイ」し、要件定義〜実装・運用までを一気通貫で担う「現場密着型フルスタックエンジニア」です。 FDEこそが、アカツキAIテクノロジーズ(AAT)のエンジニアの理想形な姿です。 AATのメンバー1人ひとりがそれぞれ面接を経て企業に派遣される従来のSESではなく、AATのFDEとしてチームでSIerやDXコンサルの中に入っていき、我々は提案~実装まで、AI関連プロジェクトにおいては全てを請け負います。 当社でフォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)として活躍しているメンバー 【A氏:AI需要予測モデルの構築】 大手IT企業にて、通信データの大規模解析を通じて、消費者行動パターンを予測するモデルを開発。また、ECサイトの需要予測システムの開発に携わり、機械学習を活用した価格戦略の自動化を実現。 【B氏:工場向けAIソリューションの開発】 SIerにて大規模製造ラインのAI導入プロジェクトに従事し、数千人規模の工場の自動化システム構築に成功。その後、外資コンサルにてAIを活用した業務プロセス最適化をリードし、国内外のクライアントの収益改善に大きく貢献。 【C氏:大手IT企業での自社プロダクト開発】 大手企業の基幹システムや大手IT企業での自社プロダクト開発にマネジメントとして従事。 プライベートでAIのプロダクトを作った経験はあったが、企業規模でのAIを経験したく入社。 【D氏:Webアプリケーション開発】 エンジニアとして複数のWebアプリケーション開発を経験。開発をする中でChatGPTを活用し開発の効率化に繋げた経験から今後の開発にはAIが必須と感じると同時にこれからのエンジニアとしてのキャリアに危機を感じ入社。 続きを見る
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生成AI領域の中核を担うフォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)へ|マネージャー候補募集
募集背景 今後、多くのAIプロダクトの出現により既存システムはAIに飲み込まれていくことが予測されています。しかしながら、既にAI技術を実務として経験しているエンジニアはほんの一握りの状況であることに当社は強い危機感を持っています。 そこで当社は、豊富な開発経験とマネジメントを持つCTOを迎え、1人でも多くの生成AIの知識や経験を身に付けたエンジニアを育成していく育成力の強化が始まっています。 「エンジニア」と「AI」この2つの共通点と開発ヘの情熱があれば最高のエンジニア組織が構築できると思っております。 目の前に迫り来るAI時代をAIスペシャリスト集団と共に挑みたいと考えております。 配属部署 入社後の1ヶ月で、生成AIの基礎研修受講および生成AIを活用した社内業務効率化を担当していただきます。 2カ月目からエンジニアチームに配属され、AI関連プロジェクトの提案~実装の全てを担うAIオフィス事業またはAI案件の開発に特化したAIエンジニア派遣事業に従事していただきます。 仕事内容 1. 企画・要件定義 生成AIを活用した新機能の企画立案~詳細設計 プロンプトエンジニアリングによるUX最適化 2. 技術検証・実装 LLM(Azure OpenAI Service/LangChain等)を活用したPoC開発 Python/SQLによるバックエンド実装&パフォーマンスチューニング 実装結果の検証・改善サイクル 3. 戦略・サービス設計 プロダクトの方向性策定への参画 サービス企画フェーズでの技術的視点提供 4. 調整・連携 顧客ヒアリング~要件整理、関連部署との合意形成 技術提案のドキュメント化&プレゼン 【当社で支援している主な案件カテゴリ】 (LLMを用いたアプリケーション開発) 既存の大規模言語モデル(GPT / Llamaなど)を活用して、サービスや業務システムの機能を構築する案件。モデルそのものを学習するのではなく、主にAPI連携やアプリケーションロジックの開発がミッション。 (業種/業務特化AIソリューション) 製造、医療、金融、小売、物流など、特定の業種や業務領域向けに特化したAIプロジェクト。ドメイン知識や規制対応が必要なため、汎用モデルのままではなくカスタマイズを行う。 (RAG開発) LangChain等のフレームワークを使って検索 + 生成AIを組み合わせる開発。LLMだけではなく、社内ドキュメントやWeb検索結果と連携し、より正確な応答を得る。 (AIエージェント) 人が指示しなくても、複数のタスクを自動で実行するような仕組みを組み込む開発。タスク計画、外部APIの呼び出し、状態管理などをAIに任せる。 (機械学習/深層学習) 回帰や分類、クラスタリング、深層学習など、いわゆる「予測モデルの開発」をメインとする案件。画像認識やレコメンド、異常検知など多岐にわたる。 (ファインチューニング) 既存のLLMを“部分的に再学習(微調整)”を行い、自社サーバー上で独自に学習環境を構築する。特定のドメインに合わせて精度を高めたい場合や、機密情報を扱う場合などに実施する。 (会話型AI/チャットボット) チャットフォームや音声対話などでユーザーとやり取りをするAI。LLMが一般化する以前からあった “定型Q&A” チャットボットが、近年はLLMベースの高度な会話システムに進化している。 応募条件 【必須条件】 プロンプトエンジニアリング経験 Azure OpenAI Service/LangChainを用いた開発経験 Python/SQLでの実装スキル 上流工程(要件定義)での議論・合意形成経験 プロジェクト背景を理解し主体的に推進できる姿勢 顧客・社内関係者と円滑にコミュニケーションできる対人力 新技術を自発的にキャッチアップし実務へ落とし込む学習意欲 【歓迎条件】 AWSなどクラウド環境でのインフラ構築・運用経験 PoC→課題抽出→改善提案まで一気通貫で実施した経験 顧客常駐型案件での要件調整・開発経験 フォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)として顧客の中に入って、AIを展開する フォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)とは、元々はAIの実装レイヤーの雄であるPlantirの作った職種と言われています。 FDEは顧客のビジネス現場に深く入り込み、技術を通じてビジネス価値の創出までを支援する実践的な役割を担います。 単なる技術導入にとどまらず、顧客の課題解決から実装、運用までを一気通貫で担当します。 プロダクト(汎用ソフト)を顧客現場に「配備=デプロイ」し、要件定義〜実装・運用までを一気通貫で担う「現場密着型フルスタックエンジニア」です。 FDEこそが、アカツキAIテクノロジーズ(AAT)のエンジニアの理想形な姿です。 AATのメンバー1人ひとりがそれぞれ面接を経て企業に派遣される従来のSESではなく、AATのFDEとしてチームでSIerやDXコンサルの中に入っていき、我々は提案~実装まで、AI関連プロジェクトにおいては全てを請け負います。 当社でフォワードデプロイエンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)として活躍しているメンバー 【A氏:AI需要予測モデルの構築】 大手IT企業にて、通信データの大規模解析を通じて、消費者行動パターンを予測するモデルを開発。また、ECサイトの需要予測システムの開発に携わり、機械学習を活用した価格戦略の自動化を実現。 【B氏:工場向けAIソリューションの開発】 SIerにて大規模製造ラインのAI導入プロジェクトに従事し、数千人規模の工場の自動化システム構築に成功。その後、外資コンサルにてAIを活用した業務プロセス最適化をリードし、国内外のクライアントの収益改善に大きく貢献。 【C氏:大手IT企業での自社プロダクト開発】 大手企業の基幹システムや大手IT企業での自社プロダクト開発にマネジメントとして従事。 プライベートでAIのプロダクトを作った経験はあったが、企業規模でのAIを経験したく入社。 【D氏:Webアプリケーション開発】 エンジニアとして複数のWebアプリケーション開発を経験。開発をする中でChatGPTを活用し開発の効率化に繋げた経験から今後の開発にはAIが必須と感じると同時にこれからのエンジニアとしてのキャリアに危機を感じ入社。 続きを見る
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【AIプロダクトマネージャー】アカツキグループの基盤×最先端AIスタートアップ|グローバル体制でAIの社会実装をリードする中核ポジション
募集背景 生成AIの登場により、企業のAI活用ニーズは爆発的に拡大しました。しかし、多くの企業は「AIで何ができるか」という検証(PoC)段階に留まり、「どう事業価値に繋げるか」という高い壁を越えられずにいます。 当社はこの課題に対し、単なるツール導入ではなく、 業務構造そのものを再設計し、AIを現場に定着させる「AIオフィス事業」 を展開しています。 現在、CTO・COO・CAIOを中心に「事業価値創出にこだわり抜くAI導入」を推進しており、技術基盤は着実に強化されています。一方で、 「事業構造を理解し、AI技術をどう組み込めば価値になるか」を設計し、実装まで導けるPM がまだ足りません。 AIを“PoCで終わるおもちゃ”ではなく、“事業を変革するプロダクト”へと昇華させる。その一翼を担っていただく方を募集します。 配属部署 グローバル×プロフェッショナルな多才集団 AX Partner PMチーム 本ポジションはエンジニア組織に所属しながら、開発の枠を超えた横断的な役割を担います。 グローバルな開発体制: 日本チームに加え、インド工科大学(IIT)出身者を中心とした世界トップクラスのAIエンジニアチームと連携。最先端の技術実装を間近で体感できます。 経営直下のスピード感: CTOやCAIO(最高AI責任者)と日常的に議論し、時にはプリセールス段階から営業に伴走してプロジェクトの「種」から育て上げます。 多様なバックグラウンド: SIer、コンサル、事業会社など、異なる専門性を持つメンバーが「AIによる価値創出」という一点で結集しているエキサイティングな環境です。 仕事内容 変革のグランドデザインと実行 単なる進行管理ではなく、ビジネスとテクノロジーの結節点としてプロジェクトを完遂させます。 【具体的な業務内容】 要件定義・業務再設計: 顧客の事業課題を構造化し、AI活用を前提とした新たな業務プロセス(AS-IS/TO-BE)を策定。 グローバル開発マネジメント: 国内外のエンジニアと連携し、技術的制約を考慮しながら実装をディレクション。 実装・定着支援: 「現場で使われること」に責任を持ち、運用設計や効果検証まで伴走。 プロジェクト立ち上げ: プリセールスと連携した提案設計およびステークホルダーとの期待値調整 【当社のAIソリューション領域(一例)】 次世代型ナレッジ経営(RAG / LLM活用) 数万件の社内文書や暗黙知をAIが学習。ベテラン社員の知見を瞬時に引き出し、全社員の生産性を底上げする「企業の脳」を構築します。 自律型業務エージェントの構築 指示待ちのツールではなく、自らタスクを分解し、外部APIと連携して業務を完遂するAIエージェントの実装。定型業務からの「人間解放」を実現します。 特定ドメイン特化型AI(ファインチューニング) 製造・医療・金融など、機密性が高く専門用語が飛び交う現場に最適化された独自モデルを構築。汎用AIでは不可能な精度を追求します。 データドリブンな意思決定支援(ML / 予測モデル) 需要予測や異常検知、レコメンドエンジンなど、統計学と深層学習を組み合わせ、経営判断の精度を科学的に向上させます。 このポジションの特徴 PMとしての「深み」と「広さ」 「PoC止まり」にさせない執念: 検証で終わらせず、実業務への定着と事業成果までをスコープとする手応え。 業務×技術の深い越境: 画面を作るだけでなく、「アルゴリズムをどう業務に組み込むか」という一段深い設計に関与。 圧倒的なアセット: アカツキグループの強固な顧客基盤(大手企業案件)× スタートアップの意思決定スピード。 この仕事で得られるもの AI時代のPMとしての希少価値: 世界レベルのエンジニアと「不確実なAIプロジェクト」を完遂した経験は、市場で唯一無二の武器になります。 本質的なDXの実践: 既存ツールの導入ではなく、AIによって「商習慣や業務そのものを書き換える」ダイナミズム。 キャリアの多様性: 将来的なPdMチームMgrや事業責任者、コンサルタントへの幅広いキャリアパス。 応募条件 【必須条件】 ◆WEBプロダクトの開発経験(エンジニア実務経験) エンジニアとしてのバックグラウンドを持ち、技術的な実現可能性(フィジビリティ)を考慮した議論ができる方。 ◆プロダクトマネジメントまたはプロジェクト管理の実務経験 目標設定、マイルストーン策定、タスク管理の一連のサイクルを自ら回した経験。 ◆マルチステークホルダーとの連携・推進経験 エンジニア、デザイナー、他職種、および外部パートナーと連携し、プロダクトを形にした経験。 ◆AI/機械学習技術を用いたプロダクトへの関心と理解 (実務未経験可)ただし、技術特性を理解し、AIをどうプロダクトに組み込むかを考え抜く意欲がある方。 【歓迎条件】 ◆AIプロジェクトにおける要件定義、およびモデル運用(MLOps)の理解。 ◆データ基盤(DWH/BigQuery等)を活用したプロダクト設計・データ利活用の経験。 ◆自然言語処理(NLP)、予測モデル、最適化モデルなどに関する知見。 ◆エンタープライズ規模の事業における、大規模な業務プロセス再設計の経験。 ◆ビジネスレベルの英語力 【求める人物像】 ◆「技術のわかるPM」として、エンジニアと対等に議論し、信頼関係を築ける方。 ◆不確実性の高いAI領域において、自ら仮説を立て、泥臭く検証を回せる方。 ◆属人的な進め方ではなく、再現性のある開発プロセスや仕組み作りに興味がある方。 ◆ビジネスの課題(Why)と技術の解決策(How)を接続することに喜びを感じる方。 続きを見る
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【プリセールス|AI×コンサル×PM】営業と伴走し、AIプロジェクトの成功までリードする中核ポジション|提案〜実行まで担い事業成長に貢献
募集背景 AI活用のニーズは爆発的に増加していますが、多くの企業が「何ができるか」で止まり、「どう事業価値に繋げるか」という壁に直面しています。 当社はこの壁を打破するため、提案〜実装までを一貫して担う「AIオフィス事業」を展開。現在、CTOやCOOが担っている 「提案の核(プリセールス機能)」を組織化し、再現性のある事業へと昇華させるため、一人目の専任メンバーを募集 することになりました。 単なる営業支援ではなく、次世代のAI標準を自ら定義するポジションです。 配属部署 本ポジションは、営業組織と密に連携しながらプロジェクト創出を担うプリセールスとしてのポジションです。 現在、当社におけるプリセールス機能は立ち上げフェーズにあり、本ポジションはその一人目として参画いただきます。 営業と伴走しながら提案活動をリードすると同時に、提案の型化やナレッジ蓄積など、プリセールス機能そのものの構築にも関わっていただくことを期待しています。 入社後は、生成AIに関する基礎理解をキャッチアップいただいた上で、実際の案件に入り、顧客ヒアリング、課題整理、ソリューション設計、提案資料作成など、提案フェーズ全体に関与いただきます。 また、プロジェクト化後はCTO/CAIOをはじめとしたエンジニア部門やPMと連携し、提案内容の実現性担保やデリバリーへの接続まで一貫して関与いただくことが可能です。 今後プリセールス組織の拡大も見据えており、将来的には組織立ち上げや仕組み化を担っていただくことも想定しています。 仕事内容 当社のプリセールスは、単なる営業支援ではなく、 顧客の課題を構造化し、AIによる解決策を設計する“提案の中核”ポジションです。 営業と伴走しながら、提案の質を高め、再現性のある勝ちパターンを構築していただきます。 【具体的な業務内容】 ・顧客ヒアリングへの同席および課題の構造化 ・AI活用を前提としたソリューション設計(業務設計 / システム構想) ・提案書・構成の設計(ストーリーライン設計、価値訴求の言語化) ・営業と連携した提案戦略の設計および案件推進 ・エンジニア / PMと連携した実現性の担保 ・提案ナレッジの蓄積および標準化(勝ちパターンの構築) 【当社のAIソリューション領域(一例)】 当社のプリセールスが設計するのは、単なるチャットボットではありません。企業の基幹業務や意思決定プロセスを根本から変える、以下のようなプロジェクトをリードします。 次世代型ナレッジ経営(RAG / LLM活用) 数万件の社内文書や暗黙知をAIが学習。ベテラン社員の知見を瞬時に引き出し、全社員の生産性を底上げする「企業の脳」を構築します。 自律型業務エージェントの構築 指示待ちのツールではなく、自らタスクを分解し、外部APIと連携して業務を完遂するAIエージェントの実装。定型業務からの「人間解放」を実現します。 特定ドメイン特化型AI(ファインチューニング) 製造・医療・金融など、機密性が高く専門用語が飛び交う現場に最適化された独自モデルを構築。汎用AIでは不可能な精度を追求します。 データドリブンな意思決定支援(ML / 予測モデル) 需要予測や異常検知、レコメンドエンジンなど、統計学と深層学習を組み合わせ、経営判断の精度を科学的に向上させます。 このポジションの特徴 営業 / コンサル / エンジニアの領域を横断した役割 「何を作るか」ではなく「何を解くべきか」から関われる 提案だけでなく、実行フェーズまで接続できる AIという非連続なテーマで、提案の型化・仕組み化に関われる この仕事で得られるもの 圧倒的な市場価値: 生成AI・AIエージェントの社会実装を「上流から現場まで」理解している人材は市場にほぼおらず、市場価値が飛躍的に高まります。 エンプラへの影響力: ナショナルクライアントのDX・AI推進を、中核メンバーとしてリードする手応えが得られます。 事業開発スキル: 1→10フェーズの組織構築を経験することで、将来的なPMや事業責任者へのパスが拓けます。 応募条件 【必須条件】 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ◆ IT領域における顧客提案経験 (法人営業 / プリセールス / ITコンサル など) ◆ または、システム開発における上流工程の経験 (要件定義 / 設計 / PM / PdM など) 加えて、 ◆ 顧客課題を構造的に捉え、解決策に落とし込める方 ◆ 複数のステークホルダーと連携し、業務推進できる方 【歓迎条件】 ◆ AI / 生成AIに関する知識または活用経験 ◆ DX / 業務改善プロジェクトの経験 【求める人物像】 ◆ 不確実性の高い領域でも、自ら仮説を立てて動ける方 ◆ 技術・ビジネスの両方に関心を持ち、越境して学べる方 ◆ 属人化したやり方ではなく、再現性ある仕組みを作りたい方 続きを見る
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