AIタレントフォース株式会社 すべての求人一覧
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エンジニア経験があれば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｜充実した研修サポート有！生成AI案件に伴走できる"技術支援型"
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。 配属先部署 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。 業務内容 ◎生成AIを活用したシステムの設計・開発および最適化 ◎フロントエンド・バックエンドのプロトタイプ開発 ◎クライアント企業のAI導入支援（要件定義、PM補助など） ◎既存の基盤モデル（LLM）を用いてファインチューニング、研究/開発 ◎データクレンジング（データクリーニング） ◎サービスに組み込むための生成AIの活用方法を模索 【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に貢献できます ●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、理想的な事業変革をスムーズに実現できます ●SNSマーケ支援事業を展開する「Natee」を親会社に持っている為、安定基盤があります ●親会社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をしていきます ●生成AIに関わらない案件にアサインされることはありません 応募資格 【必須条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を利用したことがあり、自学自習をしている ◆2年以上のバックエンドエンジニア（Python、Ruby On Rails、Java、C#、PHPなど）サーバサイドプログラム開発の知識と経験 ◆リレーショナル・データベース（MySQL、PostgreSQL、Oracleなど）を利用したデータモデル設計、効率的なSQLの知識と経験 ◆顧客の要求やスピード感を理解し、迅速に開発に落とし込める姿勢で取り組める ◆複雑なビジネスの課題を顧客、プロダクトマネジャー、エンジニア、デザイナー、他社ベンダーなどのステークホルダーと協力しながら解決できる ◆スケジュール調整や設計などを当事者意識をもって取り組み、リリースまでもっていける 【歓迎条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の知識と経験がある ◆AIを支える技術（機械学習、深層学習、分類・回帰・異常検知などのアルゴリズム、過学習など）の知識と経験がある ◆インフラエンジニア（AWS、GCP、Azureなどを用いた基盤構築、SLA定義や運用設計）の知識と経験がある ◆ユーザーの行動ログなどの定量的・定性的な分析による施策の効果測定とサービス改善の知識と経験がある ◆Webフロントエンド技術（HTML、JavaScriptなど）の知識と経験がある ◆ウォーターフォールモデルやアジャイル開発などシステム構築手法に関する知識と経験がある ◆10人月を超える中～大規模サービスの開発経験の知識と経験がある ◆Webアプリケーションにおける運用/チューニング経験、セキュアプログラミングの知識と経験がある 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、AIタレントフォースのエンジニアの理想形な姿です。 ATF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、ATF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。 AI領域未経験でも安心の研修サポートがあります AI領域未経験でもAIの知識を習得していただく環境を整えております。 生成AIを活用したフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）になる為の必須スキルを1ヶ月で習得。 学習意欲を評価し、FDEとして成長できるプロジェクトも多数あります。 研修やプロジェクト伴走型の支援を提供し、あなたの新しいチャレンジを応援させていただきます！ 最先端のAI技術習得し、FDEとしてのスキルアップができる環境です。 （具体的な研修内容） STEP1：機械学習、ディープラーニング、生成AIなどの基礎を学習 STEP2：プロンプトが何かを理解し、プロンプトの工夫の仕方を知る STEP3：LangChainを用いてLLMを扱ってみる STEP4：RAGやファインチューニングを使って精度を改善する STEP5：習ったことの全てを活用しAIプロダクトを作る ※上記のSTEP1～5を1ヶ月で習得していただきます フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてキャリアをスタートさせる4つのサポート Webアプリケーションの開発経験は持っているが、AIは自己学習のみというエンジニアの方にしっかりと向き合ってキャリアステージを一緒に作っていきます。 ①生成AI案件への参画機会 AI実務未経験でも学習意欲があれば生成AIプロジェクトへの参画が可能 ②キャリアアップの場 最先端のAI技術を活用したプロジェクトで市場価値の高いスキルを習得 ③伴走型のサポート 研修やプロジェクト伴走支援を通じて安心して新しい技術領域に挑戦 ④ナレッジの共有 答えがない新しい技術だからこそ社内でのナレッジ共有で課題を解決 ご自身での自己学習や努力は必要不可欠ですが、今後エンジニアの必須科目となるAIを学びながら、キャリアアップができる活躍の場を提供致します。 入社後のキャリアアップイメージ 「AI領域には挑戦したいけれど、新たなキャリアにイメージが湧かない…」というエンジニアも多いと思います。そこで、以下の様なキャリアアップイメージをご提案させていただだきます。 【ステージ1：研修】 AIタレントフォースの価値観やLangChainやRAGなどのAI技術を習得/研修期間は1ヶ月 【ステージ2：OJT】 実際に現場に入ってOJTで経験を積む CTOとCAIOは勿論のこと、先輩やメンバーと情報交換や相談できる場があります 【ステージ3：独り立ち】 現場に1人で入り、実際にクライアントの課題をAI技術で解決 CTOとの1on1を行いながら独り立ちの期間を決定します 【ステージ4：スペシャリストorゼネラリスト】 ・AIのスペシャリストであるフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてのキャリアステージ ・プロジェクトチームを引っ張るリーダーや組織を率いるマネジメント 上記2軸のキャリアステージをご用意し、あなたと共にキャリアステージを考えます。 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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Webアプリケーション開発経験があれば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｜クライアントの生成AI開発を支える
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 ◎生成AIを活用したシステムの設計・開発および最適化 ◎フロントエンド・バックエンドのプロトタイプ開発 ◎クライアント企業のAI導入支援（要件定義、PM補助など） ◎既存の基盤モデル（LLM）を用いてファインチューニング、研究/開発 ◎データクレンジング（データクリーニング） ◎サービスに組み込むための生成AIの活用方法を模索 【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に貢献できます ●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、理想的な事業変革をスムーズに実現できます ●SNSマーケ支援事業を展開する「Natee」を親会社に持っている為、安定基盤があります ●親会社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をしていきます ●生成AIに関わらない案件にアサインされることはありません 応募資格 【必須条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を利用したことがあり、自学自習をしている ◆4年以上のバックエンドエンジニア（Python、Ruby On Rails、Java、C#、PHPなど）サーバサイドプログラム開発の知識と経験 ◆リレーショナル・データベース（MySQL、PostgreSQL、Oracleなど）を利用したデータモデル設計、効率的なSQLの知識と経験 ◆顧客の要求やスピード感を理解し、迅速に開発に落とし込める姿勢で取り組める ◆複雑なビジネスの課題を顧客、プロダクトマネジャー、エンジニア、デザイナー、他社ベンダーなどのステークホルダーと協力しながら解決できる ◆スケジュール調整や設計などを当事者意識をもって取り組み、リリースまでもっていける 【歓迎条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の知識と経験がある ◆AIを支える技術（機械学習、深層学習、分類・回帰・異常検知などのアルゴリズム、過学習など）の知識と経験がある ◆インフラエンジニア（AWS、GCP、Azureなどを用いた基盤構築、SLA定義や運用設計）の知識と経験がある ◆ユーザーの行動ログなどの定量的・定性的な分析による施策の効果測定とサービス改善の知識と経験がある ◆Webフロントエンド技術（HTML、JavaScriptなど）の知識と経験がある ◆ウォーターフォールモデルやアジャイル開発などシステム構築手法に関する知識と経験がある ◆10人月を超える中～大規模サービスの開発経験の知識と経験がある ◆Webアプリケーションにおける運用/チューニング経験、セキュアプログラミングの知識と経験がある 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、AIタレントフォースのエンジニアの理想形な姿です。 ATF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、ATF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。 AI領域未経験でも安心の研修サポートがあります AI領域未経験でもAIの知識を習得していただく環境を整えております。 生成AIを活用したフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）になる為の必須スキルを1ヶ月で習得。 学習意欲を評価し、FDEとして成長できるプロジェクトも多数あります。 研修やプロジェクト伴走型の支援を提供し、あなたの新しいチャレンジを応援させていただきます！ 最先端のAI技術習得し、FDEとしてのスキルアップができる環境です。 （具体的な研修内容） STEP1：機械学習、ディープラーニング、生成AIなどの基礎を学習 STEP2：プロンプトが何かを理解し、プロンプトの工夫の仕方を知る STEP3：LangChainを用いてLLMを扱ってみる STEP4：RAGやファインチューニングを使って精度を改善する STEP5：習ったことの全てを活用しAIプロダクトを作る ※上記のSTEP1～5を1ヶ月で習得していただきます フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてキャリアをスタートさせる4つのサポート Webアプリケーションの開発経験は持っているが、AIは自己学習のみというエンジニアの方にしっかりと向き合ってキャリアステージを一緒に作っていきます。 ①生成AI案件への参画機会 AI実務未経験でも学習意欲があれば生成AIプロジェクトへの参画が可能 ②キャリアアップの場 最先端のAI技術を活用したプロジェクトで市場価値の高いスキルを習得 ③伴走型のサポート 研修やプロジェクト伴走支援を通じて安心して新しい技術領域に挑戦 ④ナレッジの共有 答えがない新しい技術だからこそ社内でのナレッジ共有で課題を解決 ご自身での自己学習や努力は必要不可欠ですが、今後エンジニアの必須科目となるAIを学びながら、キャリアアップができる活躍の場を提供致します。 入社後のキャリアアップイメージ 「AI領域には挑戦したいけれど、新たなキャリアにイメージが湧かない…」というエンジニアも多いと思います。そこで、以下の様なキャリアアップイメージをご提案させていただだきます。 【ステージ1：研修】 AIタレントフォースの価値観やLangChainやRAGなどのAI技術を習得/研修期間は1ヶ月 【ステージ2：OJT】 実際に現場に入ってOJTで経験を積む CTOとCAIOは勿論のこと、先輩やメンバーと情報交換や相談できる場があります 【ステージ3：独り立ち】 現場に1人で入り、実際にクライアントの課題をAI技術で解決 CTOとの1on1を行いながら独り立ちの期間を決定します 【ステージ4：スペシャリストorゼネラリスト】 ・AIのスペシャリストであるフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてのキャリアステージ ・プロジェクトチームを引っ張るリーダーや組織を率いるマネジメント 上記2軸のキャリアステージをご用意し、あなたと共にキャリアステージを考えます。 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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Webアプリケーションの開発経験があれば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｜クライアントの生成AI開発を支える
業務内容 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 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 求める人物 ミッション『産業革命の担い手になる』への共感がある AIによって変化進化していく世界へのワクワク感がある 自ら考え、動く主体性を持つ方 ロジカルに物事を捉え、伝えられる方 学習意欲が高く、自らの感性を磨ける方 多様な考えを理解し、自分の頭で考え、本質を見極めようとする方 スピード感をもって変化に柔軟に対応し、前進できる方 途中であきらめずに、最後まで考え抜き仕事をやり遂げる方 働く魅力/得られるもの 大手企業の生成AI導入案件にダイレクトに携われる 自社AIプロダクトへの異動・参画チャンスあり 親会社「Natee」のSNSマーケ基盤を活かした安定基盤 最先端技術を追いかけ、市場価値を高められる環境 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｜Webアプリケーションの経験があればFDEにキャリアチェンジ
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立ち向かい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 ◎生成AIを活用したシステムの設計・開発および最適化 ◎フロントエンド・バックエンドのプロトタイプ開発 ◎クライアント企業のAI導入支援（要件定義、PM補助など） ◎既存の基盤モデル（LLM）を用いてファインチューニング、研究/開発 ◎データクレンジング（データクリーニング） ◎サービスに組み込むための生成AIの活用方法を模索 【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に貢献できます ●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、理想的な事業変革をスムーズに実現できます ●SNSマーケ支援事業を展開する「Natee」を親会社に持っている為、安定基盤があります ●親会社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をしていきます ●生成AIに関わらない案件にアサインされることはありません 応募資格 【必須条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を利用したことがあり、自学自習をしている ◆6年以上のバックエンドエンジニア（Python、Ruby On Rails、Java、C#、PHPなど）サーバサイドプログラム開発の知識と経験 ◆リレーショナル・データベース（MySQL、PostgreSQL、Oracleなど）を利用したデータモデル設計、効率的なSQLの知識と経験 ◆顧客の要求やスピード感を理解し、迅速に開発に落とし込める姿勢で取り組める ◆複雑なビジネスの課題を顧客、プロダクトマネジャー、エンジニア、デザイナー、他社ベンダーなどのステークホルダーと協力しながら解決できる ◆スケジュール調整や設計などを当事者意識をもって取り組み、リリースまでもっていける 【歓迎条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の知識と経験がある ◆AIを支える技術（機械学習、深層学習、分類・回帰・異常検知などのアルゴリズム、過学習など）の知識と経験がある ◆インフラエンジニア（AWS、GCP、Azureなどを用いた基盤構築、SLA定義や運用設計）の知識と経験がある ◆ユーザーの行動ログなどの定量的・定性的な分析による施策の効果測定とサービス改善の知識と経験がある ◆Webフロントエンド技術（HTML、JavaScriptなど）の知識と経験がある ◆ウォーターフォールモデルやアジャイル開発などシステム構築手法に関する知識と経験がある ◆10人月を超える中～大規模サービスの開発経験の知識と経験がある ◆Webアプリケーションにおける運用/チューニング経験、セキュアプログラミングの知識と経験がある 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、AIタレントフォースのエンジニアの理想形な姿です。 ATF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、ATF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。 AI領域未経験でも安心の研修サポートがあります AI領域未経験でもAIの知識を習得していただく環境を整えております。 生成AIを活用したフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）になる為の必須スキルを1ヶ月で習得。 学習意欲を評価し、FDEとして成長できるプロジェクトも多数あります。 研修やプロジェクト伴走型の支援を提供し、あなたの新しいチャレンジを応援させていただきます！ 最先端のAI技術習得し、FDEとしてのスキルアップができる環境です。 （具体的な研修内容） STEP1：機械学習、ディープラーニング、生成AIなどの基礎を学習 STEP2：プロンプトが何かを理解し、プロンプトの工夫の仕方を知る STEP3：LangChainを用いてLLMを扱ってみる STEP4：RAGやファインチューニングを使って精度を改善する STEP5：習ったことの全てを活用しAIプロダクトを作る ※上記のSTEP1～5を1ヶ月で習得していただきます フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてキャリアをスタートさせる4つのサポート Webアプリケーションの開発経験は持っているが、AIは自己学習のみというエンジニアの方にしっかりと向き合ってキャリアステージを一緒に作っていきます。 ①生成AI案件への参画機会 AI実務未経験でも学習意欲があれば生成AIプロジェクトへの参画が可能 ②キャリアアップの場 最先端のAI技術を活用したプロジェクトで市場価値の高いスキルを習得 ③伴走型のサポート 研修やプロジェクト伴走支援を通じて安心して新しい技術領域に挑戦 ④ナレッジの共有 答えがない新しい技術だからこそ社内でのナレッジ共有で課題を解決 ご自身での自己学習や努力は必要不可欠ですが、今後エンジニアの必須科目となるAIを学びながら、キャリアアップができる活躍の場を提供致します。 入社後のキャリアアップイメージ 「AI領域には挑戦したいけれど、新たなキャリアにイメージが湧かない…」というエンジニアも多いと思います。そこで、以下の様なキャリアアップイメージをご提案させていただだきます。 【ステージ1：研修】 AIタレントフォースの価値観やLangChainやRAGなどのAI技術を習得/研修期間は1ヶ月 【ステージ2：OJT】 実際に現場に入ってOJTで経験を積む CTOとCAIOは勿論のこと、先輩やメンバーと情報交換や相談できる場があります 【ステージ3：独り立ち】 現場に1人で入り、実際にクライアントの課題をAI技術で解決 CTOとの1on1を行いながら独り立ちの期間を決定します 【ステージ4：スペシャリストorゼネラリスト】 ・AIのスペシャリストであるフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてのキャリアステージ ・プロジェクトチームを引っ張るリーダーや組織を率いるマネジメント 上記2軸のキャリアステージをご用意し、あなたと共にキャリアステージを考えます。 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｜Webアプリケーションの経験があればFDEにキャリアチェンジ
業務内容 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 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 求める人物 ミッション『産業革命の担い手になる』への共感がある AIによって変化進化していく世界へのワクワク感がある 自ら考え、動く主体性を持つ方 ロジカルに物事を捉え、伝えられる方 学習意欲が高く、自らの感性を磨ける方 多様な考えを理解し、自分の頭で考え、本質を見極めようとする方 スピード感をもって変化に柔軟に対応し、前進できる方 途中であきらめずに、最後まで考え抜き仕事をやり遂げる方 働く魅力/得られるもの 大手企業の生成AI導入案件にダイレクトに携われる 自社AIプロダクトへの異動・参画チャンスあり 親会社「Natee」のSNSマーケ基盤を活かした安定基盤 最先端技術を追いかけ、市場価値を高められる環境 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｜プロダクトマネージャーの経験があればFDEにキャリアチェンジ
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 ◎生成AIを活用したシステムの設計・開発および最適化 ◎フロントエンド・バックエンドのプロトタイプ開発 ◎クライアント企業のAI導入支援（要件定義、PM補助など） ◎既存の基盤モデル（LLM）を用いてファインチューニング、研究/開発 ◎データクレンジング（データクリーニング） ◎サービスに組み込むための生成AIの活用方法を模索 【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に貢献できます ●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、理想的な事業変革をスムーズに実現できます ●SNSマーケ支援事業を展開する「Natee」を親会社に持っている為、安定基盤があります ●親会社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をしていきます ●生成AIに関わらない案件にアサインされることはありません 応募資格 【必須条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を利用したことがあり、自学自習をしている ◆顧客の要求やスピード感を理解し、迅速に開発に落とし込める姿勢で取り組める ◆複雑なビジネスの課題を顧客、プロダクトマネジャー、エンジニア、デザイナー、他社ベンダーなどのステークホルダーと協力しながら解決できる ◆スケジュール調整や設計などを当事者意識をもって取り組み、リリースまでもっていける ◆ユーザーの行動ログなどの定量的・定性的な分析による施策の効果測定とサービス改善の知識と経験がある 【歓迎条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の知識と経験がある ◆AIを支える技術（機械学習、深層学習、分類・回帰・異常検知などのアルゴリズム、過学習など）の知識と経験がある ◆バックエンドエンジニア（Python、Ruby On Rails、Java、C#、PHPなど）サーバサイドプログラム開発の知識と経験 ◆リレーショナル・データベース（MySQL、PostgreSQL、Oracleなど）を利用したデータモデル設計、効率的なSQLの知識と経験 ◆インフラエンジニア（AWS、GCP、Azureなどを用いた基盤構築、SLA定義や運用設計）の知識と経験がある ◆Webフロントエンド技術（HTML、JavaScriptなど）の知識と経験がある ◆ウォーターフォールモデルやアジャイル開発などシステム構築手法に関する知識と経験がある ◆10人月を超える中～大規模サービスの開発経験の知識と経験がある ◆Webアプリケーションにおける運用/チューニング経験、セキュアプログラミングの知識と経験がある 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、AIタレントフォースのエンジニアの理想形な姿です。 ATF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、ATF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。 AI領域未経験でも安心の研修サポートがあります AI領域未経験でもAIの知識を習得していただく環境を整えております。 生成AIを活用したフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）になる為の必須スキルを1ヶ月で習得。 学習意欲を評価し、FDEとして成長できるプロジェクトも多数あります。 研修やプロジェクト伴走型の支援を提供し、あなたの新しいチャレンジを応援させていただきます！ 最先端のAI技術習得し、FDEとしてのスキルアップができる環境です。 （具体的な研修内容） STEP1：機械学習、ディープラーニング、生成AIなどの基礎を学習 STEP2：プロンプトが何かを理解し、プロンプトの工夫の仕方を知る STEP3：LangChainを用いてLLMを扱ってみる STEP4：RAGやファインチューニングを使って精度を改善する STEP5：習ったことの全てを活用しAIプロダクトを作る ※上記のSTEP1～5を1ヶ月で習得していただきます フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてキャリアをスタートさせる4つのサポート Webアプリケーションの開発経験は持っているが、AIは自己学習のみというエンジニアの方にしっかりと向き合ってキャリアステージを一緒に作っていきます。 ①生成AI案件への参画機会 AI実務未経験でも学習意欲があれば生成AIプロジェクトへの参画が可能 ②キャリアアップの場 最先端のAI技術を活用したプロジェクトで市場価値の高いスキルを習得 ③伴走型のサポート 研修やプロジェクト伴走支援を通じて安心して新しい技術領域に挑戦 ④ナレッジの共有 答えがない新しい技術だからこそ社内でのナレッジ共有で課題を解決 ご自身での自己学習や努力は必要不可欠ですが、今後エンジニアの必須科目となるAIを学びながら、キャリアアップができる活躍の場を提供致します。 入社後のキャリアアップイメージ 「AI領域には挑戦したいけれど、新たなキャリアにイメージが湧かない…」というエンジニアも多いと思います。そこで、以下の様なキャリアアップイメージをご提案させていただだきます。 【ステージ1：研修】 AIタレントフォースの価値観やLangChainやRAGなどのAI技術を習得/研修期間は1ヶ月 【ステージ2：OJT】 実際に現場に入ってOJTで経験を積む CTOとCAIOは勿論のこと、先輩やメンバーと情報交換や相談できる場があります 【ステージ3：独り立ち】 現場に1人で入り、実際にクライアントの課題をAI技術で解決 CTOとの1on1を行いながら独り立ちの期間を決定します 【ステージ4：スペシャリストorゼネラリスト】 ・AIのスペシャリストであるフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）としてのキャリアステージ ・プロジェクトチームを引っ張るリーダーや組織を率いるマネジメント 上記2軸のキャリアステージをご用意し、あなたと共にキャリアステージを考えます。 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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