個性の融合は、強さだ。
ー異なる能力/プロフェッショナルが融合し、未知なる力を生み出すー

これが私たちが採用活動で大事にしている考え方です。

Ridgelinezは戦略立案から実行までを支援する総合プロフェッショナルファームとして、
ストラテジー、デザイン、テクノロジーをクリエイティブに融合させ、
クライアントの経営課題解決に伴走したEnd to Endのコンサルティングサービスを提供します。

私たち独自の強みは、クライアントやエンドユーザー、従業員といったステークホルダーを深く理解し、従業員の行動変容を伴う変革を実行する「人」起点の変革ができること。
事業、組織・人の変革とそれらの変革の加速や持続を並行させる包括的なアプローチのナレッジを持っていること。
そして日本企業の特性への深い理解や業種/業務に対する幅広い知見、実践値を有し、
多様な専門性/個性を融合し、クライアントの変革を創出できることです。

詳細は Human Transformation（HX）サイト をご覧ください。


私たちは「個性の融合は、強さだ。」をキーメッセージに、社員一人ひとりの個性や価値観が融合することで、組織としての強さにつながると信じています。
このメッセージに共感していただける方のご応募をお待ちしております。

※活躍する社員の”個性”を紹介している Ridgelinezページ もぜひご覧ください！

仕事内容

クライアントのAI変革を実現するプロジェクトを推進・リードしていただきます。
AI戦略や業務変革構想を起点に、AIエージェントの業務・機能要件、必要となるデータや共通基盤機能を定義します。また、AIエージェントのMVP開発・本番化、Databricks等を活用したAI基盤・AI-Readyデータ基盤の構築を推進します。
加えて、AIガバナンス、評価・監視、運用設計、クライアントへの移管・内製化支援まで一貫して担当します。

■組織としてのミッション（Business Science Practice）

変化が激しく予測が困難なVUCA時代、企業もこの変化に対応し続けなくてはなりません。
言い換えると企業は「意思決定の高度化」が喫緊の課題となっています。
そのためにはデータに基づく意思決定とそれを支えるマネジメントプロセスの変革（組織のR&R再定義やKPI定義など）が必須であり、
さらには労働人口減少に伴うオペレーション変革の実現も重要な経営アジェンダとなっています。
企業がAI Native Companyに向かう中、これらを実現するためには、エンタープライズアーキテクチャ等のメソッドを駆使した分析や、
AIを中心とするテクノロジーの徹底的な活用、そしてそれらすべてを支えるシステムの刷新が必要となります。
これらを網羅的・構造的にデザインするのが、Ridgelinez・BS Practiceのミッションです。

■個人に期待する役割やミッション

業務変革の目的や課題を整理し、AIエージェント・データ・AI基盤の要件へ落とし込む役割が期待されます。
また、データ・AI・クラウド等の専門メンバーをチームとして編成し、構想から開発・本番化までをリードすることが必要となります。
加えて、プロジェクトで得た知見を方法論や共通アセットとして整備し、新サービスのケイパビリティを拡大することも期待されます。

■具体的なPJ例（業界及びテーマ）

・Databricks/Snowflake/Azureを中核としたAI共通基盤構築
・生産計画・営業・人事領域など事業部門向けAIエージェント開発
・AI-Readyデータ・ナレッジ基盤構築
・AIガバナンス・LLMOps・内製化モデル整備

■本ポジションの魅力

AI戦略・業務変革の構想策定から、AIエージェント・AI基盤としての実装、業務定着まで一貫して関与できることが最大の魅力です。
経営層・事業部門・IT部門との対話を通じて変革テーマを具体化し、業務、データ、AI、システムを横断した実現方式を設計します。
また、新サービスの立ち上げメンバーとして、方法論、標準アーキテクチャ、開発テンプレート等の整備にも携わることができ、自身の専門性と市場価値を高められるポジションです。

■Practiceの所属社員インタビュー

AI戦略の策定だけでなく、AIエージェントやAI基盤として実装し、クライアントの業務で利用されるところまで関与できます。
新しい技術を学びながら、プロジェクトで得た知見をサービスやアセットとして形にできることも本ポジションの魅力です。
業務変革とテクノロジーの双方を強みにしたい方にとって、幅広い経験を得られる環境です。

必須スキル/経験

・AI・生成AIシステムの企画、導入または開発経験
・クラウド・データ基盤の企画、設計または構築経験
・業務改革を伴うシステム導入プロジェクト経験
・システム・データアーキテクチャの構想策定経験

歓迎スキル/経験

・RAG・AIエージェントの設計または開発経験
・Databricks・Snowflake・Azure等のクラウド技術に関する知識
・MLOps・LLMOps・AIガバナンスの設計経験
・業務改革・AI戦略・DXプロジェクトの実施経験
・プログラミング知識、関連資格または英語力