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  データサイエンティスト募集【AIスタートアップ】◆AI案件の担当者／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■業務内容 データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。 ■業務詳細 モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件（高額受注）が中心です。 ■案件事例 金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。 ■当社の成長性 2016年に設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場での上場を達成。また、設立時から現在まで黒字経営を継続し、2024年12月期は過去最高売上を記録、安定的な高成長を続けています。 必要なスキル・知識 ■必須（MUST） 以下のいずれか必須 Python・SQL等を用いてAIやデータ分析業務を行っていた経験 経営・業務コンサルタントの経験 データコンペ(Kaggleなど)に参加したことある方 理系大学・大学院出身者(情報学・数学専攻、等) ■歓迎（WANT） 英語スキル 特定業種に対する深いドメイン知識／専門性 BIツール等を使用したデータ分析の経験 基本情報処理技術者程度のIT知識 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 ※面接回数について：候補者様によっては、「2次面接」が追加される場合がございます。 続きを見る

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  データサイエンティスト募集【AIスタートアップ】◆AI案件の推進リーダー／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■業務内容 データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。 ■業務詳細 モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件（高額受注）が中心です。 ■案件事例 金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。 当社のAI開発、データ分析事例の一覧 https://www.sxi.co.jp/analytics ■当社の成長性 2016年に設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場での上場を達成。また、設立時から現在まで黒字経営を継続し、2024年12月期は過去最高売上を記録、安定的な高成長を続けています。 必要なスキル・知識 ■必須（MUST） 以下のいずれか必須 機械学習、深層学習を実務で活用した経験(1年以上) Python・SQL等の機械学習技術を使用したデータ分析・AI構築の業務経験 経営・業務コンサルタントの経験(2年以上) ■歓迎（WANT） 英語スキル 特定業種に対する深いドメイン知識／専門性 BIツール等を使用したデータ分析の経験 基本情報処理技術者程度のIT知識 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 ※面接回数について：候補者様によっては、「2次面接」が追加される場合がございます。 続きを見る

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  AI案件の管理責任者【AIスタートアップ】◆副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■業務内容 データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築支援を行っていただきます。 ■業務詳細 ・PM（プロジェクトマネージャー）、分析、コンサルティングの3つの分野に主に従事していただきます。 ・PMとしては、クライアントとの対話を通じて、分析やAIモデルの構築から経営課題の解決に至るまで、さまざまな案件に対応していただきます。 ・データを活用した新規事業の企画や事業推進も担当していただきます。 ■案件事例 金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。 当社のAI開発、データ分析事例の一覧 https://www.sxi.co.jp/analytics ■当社の成長性 2016年に設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場での上場を達成。また、設立時から現在まで黒字経営を継続し、2024年12月期は過去最高売上を記録、安定的な高成長を続けています。 必要なスキル・知識 ■必須（MUST） 以下のいずれか必須 データ分析やコンサルティングの案件での責任者クラスの経験(1年以上) Python・SQL等の機械学習技術を使用したデータ分析・AI構築の業務経験 統計解析/機械学習技術に関する知識 ビジネス基礎スキル(プレゼンテーション/資料作成/ロジカルシンキング、等) ■歓迎（WANT） 英語スキル 特定業種に対する深いドメイン知識／専門性 BIツール等を使用したデータ分析の経験 基本情報処理技術者程度のIT知識 選考フロー 書類選考→1次面接（現場マネージャー）→最終面接（社長）→内定 ※候補者によっては技術的な試験課題が入る場合がございます。 ※候補者によっては2次面接が追加されることもございます。 続きを見る

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  AIスタートアップの経営幹部候補◆AI案件の管理責任者／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■業務内容 ①自社組織の運営 自社の組織運営、社員の教育、自社事業企画、等を実施します。 ②データ分析・AI案件の推進 ■具体的には ・PM（プロジェクトマネージャー）、分析、コンサルティングの3つの分野に主に従事していただきます。 ・PMとしては、クライアントとの対話を通じて、分析やAIモデルの構築から経営課題の解決に至るまで、さまざまな案件に対応していただきます。 ・データを活用した新規事業の企画や事業推進も担当していただきます。 ■案件事例 金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。 ■当社の成長性 2016年に設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場での上場を達成。また、設立時から現在まで黒字経営を継続し、2024年12月期は過去最高売上を記録、安定的な高成長を続けています。 必要なスキル・知識 ■必須（MUST） 以下のいずれか必須 データ分析とコンサルティングのプロジェクト責任者の経験(2つ以上) 機械学習技術を用いたデータ分析の一連業務の経験(複数) 統計解析/機械学習技術に関する知識 Python(またはR)・SQLのプログラミングスキル ビジネス基礎スキル(プレゼンテーション/資料作成/ロジカルシンキング、等) ■歓迎（WANT） 英語スキル 特定業種に対する深いドメイン知識／専門性 BIツール等を使用したデータ分析の経験 基本情報処理技術者程度のIT知識 選考フロー 書類選考→1次面接（現場マネージャー）→最終面接（社長）→内定 ※候補者によっては技術的な試験課題が入る場合がございます。 ※候補者によっては2次面接が追加されることもございます。 続きを見る

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  フルスタックエンジニア募集【AIスタートアップ】AIを扱う自社製品の開発に参加しませんか？／ほぼフルリモート／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  【仕事内容】 ■業務内容 お客様のデータを最大限活用し価値に繋げていくために、AIを支えるシステム開発をお任せします。クラウドインフラから、フロント、AIシステム開発まで携わることができ、技術範囲や裁量の広いフルスタックエンジニアを目指せる環境です。 ■具体的には ・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用 ・クラウドサーバ上のデータ分析基盤（DWH／データレイク） ・AI関連プロダクト、サービスの企画、設計、改善および顧客提案 自社開発の統合AI実行基盤『R2Engine』や最適化ツール開発、クローリングなどを活用した審査システム、AI不正検知システム、AI実行デスクトップアプリ開発からスキルにあったチームにアサイン。業界は金融をメインに、不動産、建設、小売、官公庁など多岐にわたります。お客様からのご紹介やお問い合わせからご依頼をいただいており、クライアントの生の声が製品開発に活かせる面白さを味わえます。 ■入社後の流れ 得意な領域の業務を経験しながら当社の雰囲気を掴んでいただき、慣れてきたらあなたが担当したい業務内容を伺って、技術を楽しめるように仕事を割り振ります。 経験がない領域に取り組みたい場合は、必ずマネージャーとタッグを組み、レビューを行いながらチャレンジ可能です。 ■案件概要 NTTドコモの金融・決済領域の事業拡大に向けて”dカード”の与信審査など金融・与信審査に同社のプロダクトが活用されるなど、金融・決済の分野に強みを持っています。 一方で、大阪ガスなどのインフラ企業や大手小売企業といった他業界のニーズも増してきており、様々な案件に携わることが可能です。 ■技術環境 ・開発環境 　- ノートPC、モニタ１～２台（リモートでもモニタ会社支給） 　- Windows 　- Visual Studio Code / PyCharm etc. 　- AWS ・言語 　- Python / JavaScript / TypeScript / SQL ・フロント 　- HTML / CSS / JavaScript 　- TypeScript / React / Redux / Vue / Nuxt ・サーバサイド 　- Django/Flask 　- Nginx/Docker/FastAPI etc. ■エンジニアの傾向 現在活躍しているメンバーの中には、もちろん開発経験者もいますが、実務未経験ながら活躍している方が多いのも事実です。それは、AIはもちろん、IT技術も新しい領域のものが多く、自身で学習しながら現場で活かしていけるエンジニアが活躍している証拠です。最初はリーダや先輩、上司がしっかりとサポートします。小さな会社ですので、役員も案件のメンバーとして一緒に仕事をすることの多い会社です。 ■募集背景 多くの企業でビッグデータの活用やAIの導入に対する検討が進む中、LLMをはじめとする生成AIや機械学習などをビジネスに活かすべく、独自開発したAI実行基盤『R2Engine』の導入案件などが増えています。製品理解と顧客毎にカスタマイズできる開発力を備えた組織体制を強化するため、エンジニアを増員募集します。 【必要なスキル・知識】 ■必須（MUST） 基本情報技術者レベルのIT知識 PHPもしくはJava、またはPythonなどを用いたWebシステム(フロントまたはバック)の開発経験 ■歓迎（WANT） 設計書などの資料作成スキル ITスペシャリスト資格のIT知識 AWS認定資格 その他Python関連資格やAI関連資格など Pythonを用いた実務経験 ■以下のような人物像にマッチする方がご活躍いただいています ・エンジニアとしてやってきて、新しい領域にチャレンジして知識 ・技術を積極的に磨いていきたい ・AIに関わるシステム開発に携わり、本当に役立つ現場で仕事をしたい ・会社の成長を実感したい ・自由な働き方で自身の能力を発揮したい 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（副社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 ※面接回数について：候補者様によっては、「2次面接」が追加される場合がございます。 続きを見る

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  PM募集【AIスタートアップ】AIを扱う自社製品の開発に参加しませんか？／ほぼフルリモート／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  【仕事内容】 ■ミッション 主にAWSでのAIプロダクト開発やAIシステム構築プロジェクトに携わっていただきます。 弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。 AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。 ■業務内容 主にAWSでのAIプロダクト開発およびAIシステム構築に携わっていただきます。 弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。 AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。 ■業務詳細 ・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用およびプロジェクト管理 ・データレイク（DWH）、データ分析基盤を含むDX推進プロジェクトの管理 ・コンサルティングを含む顧客折衝 ・ベンダー、協力会社のリード ■案件概要 ・ミッション：AIやデータ分析の成果を最大化するためのシステム基盤構築や、AIモデルのシステム化 ・言語： Python / JavaScript / TypeScript / SQL ・担当工程：要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、保守運用まで ※外注は少ないため、ワンストップでプロジェクトを経験することができます。 ・規模：１プロジェクトあたり3名～5名 ・期間：半年～1年以内が多い ■具体例 ・SBペイメントサービス様への不正検知エンジンの構築、導入（https://www.sxi.co.jp/articles/794） ・ジェイリース様へのR2Engineの導入、与信審査モデル構築（https://www.sxi.co.jp/articles/mwha9） ■技術環境 ・開発環境 　- ノートPC、モニタ１～２台（リモートでもモニタ会社支給） 　- Windows 　- AWS ・言語 　- Python / JavaScript / TypeScript / SQL ■社風 集中するときは集中し、オフの時間は気さくに話すような、メリハリある組織風土です。 穏やかで優しい社員が集まっており、業務はリモート中心ですので社内ツールでの交流が活発です。 また、役員も案件のメンバーとして一緒に仕事をすることが多くあります。 【必要なスキル・知識】 ■必須（MUST） 基本情報技術者以上のIT知識 プログラミング（Python/PHP/Javaなど）スキル 3年以上のWebシステムの開発経験（SI含む） 3～5人規模チームでのリーダー経験 ■歓迎（WANT） 提案書の作成スキル ITスペシャリスト資格のIT知識 AWS認定資格 その他Python関連資格やAI関連資格など ■以下のような人物像にマッチする方がご活躍いただいています ・エンジニアとしてやってきて、知識・技術はそれなりにあるが、新しい領域にチャレンジしたい ・顧客との交渉やチームマネジメント経験も積んできたので、それらを活かせる仕事がしたい ・AIに関わるシステム開発に携わり、本当に役立つ現場で仕事をしたい ・会社の成長を実感したい方 ・自由な働き方で自身の能力を発揮したいと思う方 ■エンジニアの傾向 現在活躍しているメンバーの中には、もちろん開発経験者もいますが、実務未経験ながら活躍している方が多いのも事実です。それは、AIはもちろん、IT技術も新しい領域のものが多く、自身で学習しながら現場で活かしていけるエンジニアが活躍している証拠です。最初はリーダや先輩、上司がしっかりとサポートします。小さな会社ですので、役員も案件のメンバーとして一緒に仕事をすることの多い会社です。 選考フロー 書類選考→1次面接→2次面接→最終面接（社長）→内定 ※Webテストについて：1次面接または2次面接の前に受検いただきます。 続きを見る

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  AIエンジニア募集【AIスタートアップ】AIを扱う自社製品の開発に参加しませんか？／ほぼフルリモート／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  【仕事内容】 ■当社について 2016年に設立された、大手金融グループ企業と経営コンサルティング企業のアナリティクス・AIの合弁企業です。 人工知能の活用など新しい技術の研究開発を行い、金融を始めとするさまざまな分野に対する幅広いソリューションの提供に取り組んでいます。 ■ミッション SaaS型のサービスや、AIを構築・実装すると共に、実行・運用していく基盤の開発に携わっていただきます。 弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。 特に、AIはブラックボックス化されることも多く、その精度だけでなく、処理速度や保守・運用性、テスト観点など、AIの仕組みに加えて、システムとしての実現性についても求められ、やりがいはもちろん、人材としての希少性も高いものです。 ■業務内容 AIを軸に、アナリティクスとテクノロジーを活用し、クライアントの事業変革や新事業創出となるシステム開発を多数手掛ける当社。 これらのAIプロジェクトにてニーズヒアリング～AIモデル作成、システム実装・運用を行いお客様の抱える課題解決を目指していく【AIエンジニア】業務をお任せします。 ■業務詳細 AIを使った判断を自動化できることが強みの『R2Engine』を主に駆使し、 ・AIを実行する基盤「AIエンジン」の開発 ・上記、エンジン上で動作するAIモデルの開発および運用 ・顧客や協業会社とのコミュニケーション を行います。 ■AIエンジニアの役割 《AIモデルの構想》《構想を基にしたシステム開発》 これらを一気通貫で進めるプロジェクトや モデルのPoCからシステム開発へシフトする際の ハブとなるのがAIエンジニアです。 《AIモデルの構想》と《システム開発》のプロジェクトの割合は5対5。 ■プロジェクト期間 ・データ分析やモデル構築のPoCだと2～4ヵ月間。 ・実際のシステム開発まで行くと4ヵ月～1年間ほどになるイメージです。 ■技術環境 ・開発環境 　- ノートPC、モニタ１～２台（リモートでもモニタ会社支給） 　- Windows 　- Visual Studio Code / PyCharm etc. 　- AWS ・言語 　- Python / JavaScript / TypeScript / SQL ・フロント 　- HTML / CSS / JavaScript 　- TypeScript / React / Redux / Vue / Nuxt ・サーバサイド 　- Django/Flask 　- Nginx/Docker/FastAPI etc. ■自社で開発・リリースしたサービス一例 ・大量のデータ処理に対応した実践的AI実行基盤『R2Engine』 ・AIの分類・予測結果を基に、最適な戦略に繋げる『StrategyDesigner』等 ■募集背景 多くの企業でビッグデータの活用やAIの導入に対する検討が本格的に進む中、機械学習やLLMをはじめとする生成AIなどのビジネス活用に関する知見を豊富に有する当社への発注も増加しています。多くの期待に応えていくため、AIモデルの開発・運用を担う新たな人材を募集。 ■社風 集中するときは集中し、オフの時間は気さくに話すような、メリハリある組織風土です。 穏やかで優しい社員が集まっており、業務はリモート中心ですので社内ツールでの交流が活発です。 また、役員も案件のメンバーとして一緒に仕事をすることが多くあります。 【必要なスキル・知識】 ■必須（MUST） 基本情報技術者レベルのIT知識 1年以上のPython経験（自己学習含む） 1年以上の機械学習モデル作成経験（自己学習含む） ■歓迎（WANT） AWS、Azureなどクラウドサーバの利用経験、開発経験 Webシステムの開発経験 統計検定2級以上、ディープラーニングG/E検定など ■求める人物像 機械学習やAIに興味があり、そのサービス化やシステム化などの実装にも携わっていきたい AIに関わるシステム開発に携わり、本当に役立つ現場で仕事をしたい 会社の成長を実感したい方 自由な働き方で自身の能力を発揮したいと思う方 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（副社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 ※面接回数について：候補者様によっては、「2次面接」が追加される場合がございます。 続きを見る

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  MLOpsエンジニア｜Python・SQLの経験をAIモデル運用・改善へ｜金融・決済など幅広いAI案件／東証グロース上場

  ■仕事内容■ AIモデルは、作って終わりではありません。本番環境で継続的に稼働し、精度を維持しながらビジネス成果を出し続けて初めて価値を発揮します。 当社のオペレーション部門では、金融業界を中心に、さまざまな企業のAI実行基盤・データ分析基盤の運用を担っています。本ポジションでお任せするのは、本番稼働しているAIモデルの運用・改善です。 担当案件を持ち、 ・AIモデルの実行・運用 ・モデル精度のモニタリング ・データ変化の分析 ・再学習やパラメータチューニング ・クライアントへの報告・改善提案 などを通じて、AIが継続的に成果を生み出せる状態を支えていただきます。 この仕事の特徴は、「モデルを作ること」ではなく、「モデルを成果につなげ続けること」にあります。 実際の運用環境では、データの変化や利用状況の変化によってモデル精度が変動します。 その変化を捉えながら分析を行い、必要に応じて再学習や改善を実施し、AIのパフォーマンスを維持・向上させていくことが重要な役割です。 モデル開発の知識を活かしながら、本番環境でAIを育て続ける仕事に携わりたい方に適したポジションです。 ■募集背景■ AIは、モデルを開発した時点では価値になりません。 本番環境で安定して稼働し続け、データの変化に合わせて改善を重ねながら、クライアントの業務に定着して初めて成果につながります。 当社では、アナリティクス部門がAIモデルの開発を担い、 オペレーション部門がそのモデルを本番環境で運用・改善し続ける役割を担っています。 近年、金融業界を中心にAI活用案件が増加しており、本番稼働後のモデル運用や継続的な精度改善の重要性も高まっています。 そこで今回、本番環境で稼働するAIモデルの運用・分析・改善を担う体制を強化することになりました。 ■このポジションでお任せすること■ ご経験やご志向に応じて、担当いただく範囲を段階的に広げていきます。 すべてを一度にお任せするわけではありません。 ＜機械学習モデルの運用・改善＞ 本番環境で稼働している機械学習モデルの精度維持・向上を担っていただきます。 具体的には、 ・モデルの実行および精度・処理性能のモニタリング ・データ変化による精度劣化の検知 ・再学習・再構築・パラメータチューニングの実施 ・モデル特性を踏まえたデータクレンジング ・特徴量の見直しや改善提案 などを行います。 モデルを作って終わりではなく、本番環境で発生する変化を捉えながら、継続的に価値を生み出せる状態を維持していく役割です。 ＜分析結果の可視化・クライアント対応＞ 分析そのものだけではなく、その結果を分かりやすく伝え、次のアクションにつなげることも重要なミッションです。 ・クライアントからの依頼に応じたアドホック分析 ・分析結果のレポート作成 ・数値の解釈や示唆の整理・言語化 ・クライアントへの報告・改善提案 ・社内他部門との連携・調整 単なる分析担当ではなく、データから得られた気づきをビジネス成果につなげる役割を担います。 ＜AI活用システムの運用・保守＞ AIモデルだけでなく、それを活用するシステムの運用・改善にも携わっていただきます。 対象となるシステムは、 ・画像解析システム ・業務シフト自動生成システム ・不正検知エンジン ・SCM最適化システム などです。 さまざまな業界・ユースケースのAI活用案件に関わることで、幅広い経験を積むことができます。 ＜運用の標準化・自動化＞ 案件を支えるだけでなく、より効率的で再現性の高い運用体制づくりにも取り組んでいただきます。 ・生成AIを活用した運用業務の効率化 ・実行手順やチェック項目の標準化 ・スクリプトによる自動化 ・運用ノウハウの仕組み化 日々の運用で得た知見を標準化し、より品質の高い運用体制をつくっていくことも、このポジションの重要な役割です。 ■体制・レポートライン■ オペレーション部門のモデル・分析領域への配属となります。 レポートラインは部門長の湯浅です。 部門長はクライアントとの調整や他部署との連携、部門としての意思決定を担っており、 現場メンバーが分析業務やモデル改善に集中できる環境づくりを重視しています。 ＜担っていただく範囲＞ 担当案件については、ご自身が主担当としてモデル運用を担っていただきます。 日々の業務では、 ・モデルの実行・監視 ・精度の確認と要因分析 ・クライアントからの分析依頼への対応 ・改善施策の検討・実施 などを主体的に進めていただきます。 分析の進め方や優先順位については、現場に最も近い立場としてご自身で組み立てていただくことを想定しています。 また、モデルの設計やアルゴリズム選定については、アナリティクス部門と連携しながら進めます。 モデルを開発するチームと運用するチームが分かれているからこそ、 運用現場で得た知見をモデル改善へフィードバックできる環境があります。 さらに、精度改善や業務効率化、運用方法の見直しなど、 現場で気づいた改善提案については積極的に発信いただくことを期待しています。 ＜部門長のスタンス＞ 部門長は、クライアントとの調整や他部署との連携、部門としての意思決定を担当します。 一方で、モデル運用や分析業務の進め方については、現場メンバーの判断や提案を尊重しています。 そのため、 ・分析や改善に集中できる環境がある ・現場の提案が意思決定につながりやすい ・困ったときには相談しながら進められる というバランスの取れた体制です。 「指示されたことを実行する」のではなく、担当案件の主担当として考え、改善を提案しながら進めたい方にフィットする環境です。 ■案件事例■ 金融系を中心に、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁と幅広い業界の案件に従事します。 ■当社の成長性■ 2016年の設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場に上場。設立時から現在まで黒字経営を継続し、前期は過去最高売上を記録しています。 ■必須（MUST） ・Python・SQL等を用いた、機械学習・データ分析の実務経験2年以上 ・統計・機械学習の基礎知識（前処理、特徴量、評価指標を、意味を理解して扱えること） ※モデルの新規開発の経験は必須にしていません。 歓迎要件に記載しています。 ※資格の保有は問いません。 ■歓迎（WANT） ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験（本番投入まで担った経験があれば、なお歓迎） ・モデルの精度劣化の検知・再学習の運用を設計した経験（MLOps領域） ・金融領域（信用リスク、与信、不正検知、収益モデル等）のドメイン知識 ・クライアントへの報告・調整の経験 ■求める人物像■ ＜エンジニアとして＞ このポジションで最も重視しているのは、クライアントの要望や課題に対して、自ら分析の切り口を考え、答えを導き出せる力です。 決められたレポートを作成するだけではなく、アドホックな分析依頼に対して課題を整理し、データをもとに示唆を提供できる方を歓迎しています。 また、モデルの精度低下や期待した結果が得られない場合には、システム・データ・特徴量のどこに原因があるのかを切り分け、 本質的な課題を見つけ出せることを期待しています。 特に、 ・モデリング手法やアルゴリズムの特性を理解し、その選定理由を説明できる方 ・一時的な対処ではなく、根本原因に向き合い再発防止まで取り組める方 ・自身の分析や改善内容を手順やナレッジとして整理し、チームで再現できる形に残せる方 と一緒に働きたいと考えています。 ＜仕事の進め方＞ 私たちは、個別案件への対応だけでなく、そこで得られた知見を次の改善につなげていくことを大切にしています。 そのため、 ・目の前の事象を抽象化し、他案件にも応用できる形で整理できる方 ・自ら課題を発見し、解決策を考え、実行まで主体的に進められる方 ・PDCAを回しながら継続的な改善に取り組める方 ・任された役割に責任を持ち、最後までやり遂げられる方 ・リスクや影響範囲を考慮しながら、関係者へ適切に共有できる方 を歓迎しています。 ■このポジションで得られるもの■ ＜AIを本番で回し続ける経験＞ 複数の案件のモデルを、実行から改善まで継続して担当します。 ＜運用の型を、自分の手でつくれること＞ 実行手順・チェック項目を整備し、次に同じ状況が来たときに再現できる形にしていきます。 ＜金融を中心とした幅広い業界のドメイン知識＞ 業界によってデータの特性や課題、業務プロセスは大きく異なるため、案件を通じてデータ分析だけでなく幅広いドメイン知識を身につけることができます。 ＜改善提案が通る距離の近さ＞ 部門長との距離が近く、現場で見つけた課題や改善アイデアを提案しやすい体制があります。 ＜昇格の道筋があること＞ 担当領域の拡大や成果に応じて、上位等級への昇格や処遇の見直しを行っています。 分析・運用のスペシャリストとして専門性を高めるだけでなく、将来的により広い領域の案件や改善活動を担っていくことも可能です。 ＜安定した事業基盤と、組織づくりに関われる余白の両方＞ 当社は2022年に東証グロース市場へ上場し、安定した事業基盤を築いています。 【働き方】 日々のやり取りや相談が対面でできる環境を重視しているため、出社を基本としています。 担当案件を単独で回せる段階になった時点で、リモート日数のご相談を受けています。 一方で、時間の使い方はお任せします。裁量労働制のため、出退勤の時刻や1日の就業時間はご自身で調整いただけます。 【選考プロセス】 書類選考 → 1次面接（部門長＝直属の上長）（現場のスペシャリスト＝一緒に働くメンバー）→ 適性テスト → 最終面接（代表）→オファー 一次面接では、入社後の直属の上長となる部門長と、実際に一緒に働く現場のスペシャリストがお会いします。 選考の場ではありますが、お互いの理解を深める機会として考えています。 面接では、 ・誰と働くのか ・どのような役割を担うのか ・日々どのように仕事を進めているのか ・求められる技術レベルや期待される役割はどの程度か といった点について、現場の視点で率直にお話しします。 求人票だけでは分かりづらいチームの雰囲気や働き方についても、ぜひご確認ください。 続きを見る

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  大学やスクールでのAI学習経験者募集【データサイエンティスト】AI×データ分析【AIスタートアップ】◆AI案件の担当者／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■業務内容 データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。 ■業務詳細 モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件（高額受注）が中心です。 ■案件事例 金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。 ■当社の成長性 2016年に設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場での上場を達成。また、設立時から現在まで黒字経営を継続し、2024年12月期は過去最高売上を記録、安定的な高成長を続けています。 必要なスキル・知識 ■必須（MUST）以下のいずれか必須 ・Python・SQL等を用いてAIやデータ分析を行った経験 ・理系大学・大学院出身者(情報学・数学専攻、等) ■歓迎（WANT） ・経営・業務コンサルタントの経験 ・データコンペ(Kaggleなど)に参加したことある方 ・英語スキル ・特定業種に対する深いドメイン知識／専門性 ・BIツール等を使用したデータ分析の経験 続きを見る

  • データサイエンティスト
  • 正社員

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  インフラエンジニア募集／AWS×AI基盤｜運用から標準化・IaCへ｜自社AIプロダクトあり／東証グロース上場

  ■仕事内容■ AIを「つくる」だけではなく、「止めずに活かし続ける」ことが私たちのミッションです。 当社のオペレーション部門では、金融業界を中心にさまざまな企業のAI・データ分析基盤を運用しています。 本ポジションでは、AWS上で稼働するAI実行基盤の運用・保守を担当いただきます。 担当案件を持っていただき、 ・クライアントからのお問い合わせ対応 ・リリース・変更対応 ・インシデント対応 ・定期点検 ・月次報告 などを行いながら、システムを安定稼働させる役割を担っていただきます。 このポジションの特徴は、単に運用を回すだけではないことです。 実際の運用を通じて見えてきた課題をもとに、 ・より効率的な運用方法の検討 ・保守性向上に向けた改善施策 にも携わっていただきます。 私たちが目指しているのは、標準化・自動化によって「仕組みで回る組織」をつくることです。 担当案件の運用・保守を担っていただくだけでなく、「より良い運用の仕組みをつくる人」として活躍いただけるポジションです。 運用の現場と改善の両方に携われることが、このポジションの大きな特徴です。 ■募集背景■ AIの成果を生み出すためには、高精度なモデルを開発するだけではなく、それを安定して稼働させ続ける基盤が欠かせません。 当社では金融業界を中心にAI実行基盤・データ分析基盤の案件が増加しており、それらを支える運用・保守体制の強化を進めています。 ■このポジションでお任せすること■ ご経験やスキルに応じて、担当いただく範囲を段階的に広げていきます。 はじめからすべてをお任せするわけではありませんので、ご経験に合わせてキャッチアップいただける環境です。 担当案件の運用・保守 まずは担当案件の主担当として、AI実行基盤およびAWS環境の安定運用を担っていただきます。 日々の運用業務では、 ・クライアントからの問い合わせ・調査依頼への対応 ・パッチ適用やバージョンアップなどの変更・リリース対応 ・DockerイメージやTerraformコードの検証・本番反映 ・インシデント発生時の対応、原因調査、再発防止策の立案・報告 ・脆弱性・構成不備・EOLの点検と、対応方針の整理 ・IAMユーザの申請対応と、半期ごとの棚卸し ・月次報告およびリソース使用状況・処理性能の確認とキャパシティ評価、クライアントへの報告 などを担当いただきます。 単に手順に沿って作業を行うのではなく、障害や課題に対して原因を突き止め、再発防止まで考えることを重視しています。 標準化・自動化・保守性向上 担当案件の運用に慣れていただいた後は、運用改善や標準化にも携わっていただきます。 例えば、 ・運用・保守の要件定義書や設計書の整備 ・リリース手順書や復旧手順書などのドキュメント整備 ・監視設計の見直し ・構成管理の効率化 ・運用フローの改善 ・案件をまたいで共通化できる部分の標準化 などに取り組んでいただきます。 私たちが目指しているのは、担当者個人の経験や属人性に依存しない運用体制です。 そのため、実際に運用しているからこそ見える課題や改善アイデアを積極的に提案いただき、 より保守しやすく再現性の高い運用の仕組みづくりにも貢献いただきたいと考えています。 ■自社プロダクト■ 当社では、統合AI実行基盤『R2Engine』を自社開発しています。 学習済みモデルの実行・スケジューリング・モニタリングを統合的に扱う自社プロダクトです。 受託案件の運用・保守に加え、R2Engineの運用にも携わっていただきます。 ■体制・レポートライン■ オペレーション部門のインフラ領域への配属となります。 AI実行基盤・データ分析基盤の運用・保守を担当しています。 レポートラインは部門長の湯浅です。 部門長自身も現場を深く理解しており、クライアントとの調整や他部署との連携、体制づくりなどを担っています。 【担っていただく範囲】 担当案件については、ご自身が主担当として運用・保守を進めていただきます。 変更やリリース対応については、手順を作成したうえでレビューを実施し、安全性を確認した後に本番環境へ反映します。 また、日々の運用を通じて見つけた課題や保守性向上のアイデアについては、積極的に提案いただくことを期待しています。 「決められた運用を実施する」だけではなく、より効率的で再現性の高い運用に改善していくことも重要なミッションの一つです。 担当案件については、ご自身が主担当として運用・保守を進めていただきます。 変更やリリース対応については、手順を作成したうえでレビューを実施し、安全性を確認した後に本番環境へ反映します。 また、日々の運用を通じて見つけた課題や保守性向上のアイデアについては、積極的に提案いただくことを期待しています。 「決められた運用を実施する」だけではなく、より効率的で再現性の高い運用に改善していくことも重要なミッションの一つです。 ■案件事例■ 金融系を中心に、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁と幅広い業界の案件に従事します。 ■当社の成長性■ 2016年の設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場に上場。 設立時から現在まで黒字経営を継続し、前期は過去最高売上を記録しています。 ■求める人物像■ ＜エンジニアとして大切にしていること＞ このポジションで最も重視しているのは、「障害を復旧させること」ではなく、「同じ問題を繰り返さない状態をつくること」です。 目の前の事象に対応するだけでなく、 ・なぜ起きたのかを突き止める ・再発を防ぐ仕組みを考える ・次に同じ状況が発生しても対応できる状態を残す ところまで取り組める方を歓迎しています。 また、属人的な運用ではなく、誰でも再現できる運用を目指しているため、 ・作業内容を手順化・ドキュメント化できる方 ・保守性や再現性を意識して業務に取り組める方 ・Infrastructure as Codeの考え方に共感できる方 と一緒に働きたいと考えています。 ※IaCの実務経験は必須ではありません。これから取り組みたいという意欲を歓迎します。 ＜仕事の進め方として期待すること＞ 日々の運用業務の中で見つけた課題を、その場限りの対応で終わらせず、改善につなげていける方を求めています。 例えば、 ・作業や障害対応の中に共通するパターンを見つけられる ・自ら課題を発見し、改善策を考え実行できる ・実施した施策の効果を確認しながら継続的に改善できる ・リスクを想定しながら計画的に業務を進められる ・関係者へ状況を分かりやすく共有できる といった姿勢を大切にしています。 【必須（MUST）】 ・クラウド（AWS・Azure・GCPのいずれか）環境における、運用・構築・設計のいずれかの実務経験2年以上 ※当社の環境はAWSが中心です。 Azure・GCPを主軸にされてきた方も対象です。 ※資格の保有は問いません。 ※メンバーへのタスク分配やレビューを担うポジションをお探しの方は、 別求人「インフラエンジニア（リーダー／AI実行基盤・AWS）」をご確認くださいませ。 【歓迎（WANT）】 ・Terraform / AWS CDK / Ansible 等によるインフラのコード化（IaC）の業務利用経験 ・コンテナ環境（Docker / ECS / EKS / Kubernetes）の設計・運用経験 ・Python またはシェルスクリプトまたは生成AIによる運用自動化の経験 ・障害の原因調査と再発防止策の立案、およびクライアントへの障害連絡・定期報告の経験 【このポジションで得られるもの】 ・AI実行基盤という領域での経験：一般的なWebシステムとは要求特性（バッチ実行、GPU、データ量、再現性）が異なります。 ・運用の型を、自分の手でつくれること：手順書・台帳・設計書を整備し、次に同じ状況が来たときに再現できる形にしていきます。 ・自社プロダクトと受託案件の両方：R2Engineの基盤に関わることで、運用側で気づいた課題をプロダクトに返すところまで届きます。 ・改善提案が通る距離の近さ：部門長との距離が近く、現場で気づいた改善が実行に移りやすい体制です。 ・昇格の道筋があること：担当範囲の広がりに応じて、上位等級への昇格・処遇見直しの対象になります。 ・上場企業の安定性と、これから整えていく余白の両方：2022年東証グロース上場 【働き方】 日々のやり取りや相談が対面でできる環境を重視しているため、出社を基本としています。 担当案件を単独で回せる段階になった時点で、リモート日数のご相談を受けています。 一方で、時間の使い方はお任せします。裁量労働制のため、出退勤の時刻や1日の就業時間はご自身で調整いただけます。 【選考プロセス】 書類選考 → 1次面接（部門長＝直属の上長）（現場のスペシャリスト＝一緒に働くメンバー）→ 適性テスト → 最終面接（代表）→オファー 一次面接では、入社後の直属の上長となる部門長と、実際に一緒に働く現場のスペシャリストがお会いします。 選考の場ではありますが、お互いの理解を深める機会として考えています。 面接では、 ・誰と働くのか ・どのような役割を担うのか ・日々どのように仕事を進めているのか ・求められる技術レベルや期待される役割はどの程度か といった点について、現場の視点で率直にお話しします。 求人票だけでは分かりづらいチームの雰囲気や働き方についても、ぜひご確認ください。 続きを見る

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  AIアーキテクト/前職給与保証/事業課題を技術で解決/直請案件多/提案～実装/基本フルリモート

  【仕事内容】 ■業務内容 クライアントの課題に対して、AIを活用したソリューションの提案から実装までを担当していただきます。単なる技術提供ではなく、最適な解決策を考え、技術的に実現するという一気通貫の仕事です。 ■具体的には クライアントとの打ち合わせ、要件ヒアリング 課題解決のための技術的アプローチの検討・提案 AIモデルの設計・実装 ・システム全体の設計 開発 ・導入後のフォローアップ、改善提案 ■手がける商品・サービス サービス一覧はこちら↓ https://www.sxi.co.jp/aiproduct ■募集背景 お客様から直接依頼されるプライム案件が急増しており、クライアントの課題を深く理解した上で、技術的なソリューションを提案・実装できるエンジニアの採用が急務となっています。現在は6名体制のチームで、今後8～10名程度まで拡大し、より多くの企業のAI活用支援を行っていきたいと考えています。 ■チーム体制・働き方 現在6名のメンバーで4つ以上の案件を並行して進めています。個々のメンバーが担当案件を持ちつつ、チーム定例や案件ごとの定例で情報共有を行い、 お互いの知見を高め合う文化があります。 急な質問やトラブル対応も気軽に相談できる雰囲気です。  案件固有の事情がある場合を除いては、勤務はリモートワーク中心で、クライアントとの打ち合わせもオンラインが基本です。 ■入社後の流れ 最初は内部での技術検証や先輩社員の案件サポートから始め、 AIモデル開発やシステム構築の一部をご担当いただきます。 その後、徐々に案件全体の責任者として活躍いただけるよう育成します。 月1回の1on1で成長状況を確認し、適切なフィードバックを行います。  ■技術環境 [言語] Python、JavaScript/TypeScript [フレームワーク] FastAPI、Django、React [DL/ML] scikit-learn、XGBoost 、LightGBM、TensorFlow [生成AI] Claude、Gemini [インフラ] AWS、Azure [データベース] PostgreSQL、MySQL、MongoDB [コミュニケーション]　Slack、Microsoft Teams  ■案件の流れ（例） 要件定義・課題整理（2-4週間） クライアントと直接対話し、解決すべき課題の本質を理解します。 ビジネス課題から逆算して最適なアプローチを検討します。 技術検証・PoC（4-8週間） 小規模なデータセットでモデル開発や技術検証を行い、実現可能性や効果を確認します。 AIモデルの開発だけでなく、データパイプラインやAPIの構築、AIシステムなど多岐にわたります。 ※インフラ、バックエンド、フロントエンドいずれの領域もあります システム設計・開発（1-3ヶ月） 本格的なシステム設計と開発を行います。 導入・運用フェーズ（継続的） システム導入後も継続的にモデル改善や機能拡張を行います。 クライアントの事業成長に合わせたソリューション進化を支援します。 ■チーム体制 現在６名体制で、リーダを中心に各メンバーが複数案件を担当。 チームの特徴は、自立と協力のバランス。 一人ひとりが主体的に案件を推進し、必要に応じてチーム全体で支援する体制です。 隔週での定例MTGでは、各案件の進捗共有や、必要に応じて技術的な課題や成功事例についてのナレッジシェアも行っています。 また、最低半期に1回個人面談を実施。個人目標や今後のキャリアについてなどの相談に乗ります。 ■働き方 現在はリモートワークをしている社員が多く、毎週の出社は必須ではありません。 多い人でも週1～2日ほど出社です(月1回ほどのメンバーもいます)。 9割以上がリモートにて業務に取り組んでいますが、チャットやSlackにて随時不明点などを質問したりできる体制を整えています。 また、裁量労働制を採用しているため、時間の使い方も自由度が高いです。9時～18時といった固定的な勤務時間ではなく、柔軟な働き方を希望する方、副業や自己研鑽の時間を確保したい方にも最適な環境です。自分で仕事をコントロールしながら成長したいエンジニアにとって理想的な環境と言えるでしょう。  【必要なスキル・知識】 AIエンジニアとして以下のいずれか、または両領域をご担当いただきます。 ①モデリング・データ分析（課題設定、AI活用などもあり） ②システム開発（要件定義、設計、試験やインフラ構築まで幅広く含む） ■必須（いずれか必須） 以下①②のいずれかの実務経験3年以上 ①モデリング／データ分析の実務経験 ②システム開発（要件定義～設計～実装）の実務経験 ※テクニカルサポート、運用保守のみのご経験は対象外とさせていただきます。  ■歓迎（WANT） ①の場合 ・基本情報技術者程度のIT知識 ・AWSなどクラウドサーバの基礎レベルの知識 ②の場合 ・機械学習やデータ分析経験（独学OK） ・1年以上のPython経験(独学OK) ・統計学の基礎知識（学生時代に学んだ方や独学もOK） ・AIに関する知識をお持ちの方（独学やスクールもOK） ■補足 全領域のご経験は必須ではございません。 いずれかの領域で強みをお持ちの方を歓迎いたします。 自ら学ぶ意欲があり、スキルアップへの探求心が高い方なら経験に関係なく活躍できる環境です。 ■求められる姿勢 「答えのない課題に挑戦する」姿勢を重視しています。　 AIソリューションの開発は、既存の手法をそのまま適用するだけでは解決できないケースが多く、創意工夫と試行錯誤が求められます。  ■身に付くスキル・キャリアパス AIの知識だけではなく、AIをシステム化していく全体のスキルが身につきます。 AIが世の中に価値を発揮するまでの仕組み作りを通し、プロジェクトの回し方やお客様とのコミュニケーションの仕方が身につきます。 既存案件の分析を行うサポート業務からはじめ、自らコードを書くまでへと成長したメンバーもいます。 知識や技術を磨き、ゆくゆくはモデルの開発や運用リードもできるように！ AIだからこそ解決できる課題の見極め方なども身につき、お客様の事業成長につながる、効果的な提案ができる人材へと成長できます。  ■入社後の成長サポート AI導入案件に参画し、実業務を通じて先輩社員からのアドバイスを受けながら、データ分析・モデル構築およびシステム開発のスキルを高めていきます。比較的難易度の低い、あるいは本人の得意な領域からスタートし、テーブルデータ／時系列／自然言語／生成AIなど幅広いテーマに取り組みながら、分析結果を実際のシステムへ実装するところまで一貫して経験します。 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（副社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 続きを見る

  • テクノロジーエンジニア
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  データアナリティクス・AI案件の営業担当者 (セールスエンジニア)

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■業務内容 AIを活用したプロダクトやコンサルティングサービスの営業を行っていただきます。マーケティングをはじめ、インサイドセールスから提案、契約後のフォローまでをデータサイエンティストやITエンジニアと共に進めて頂きます。 ＜具体的には＞ 顧客課題のヒアリング、プロダクトフィードバック 新規顧客の獲得(リード創出) AIプロダクトのセールスのためのデモ 顧客窓口としてクライアントとの対話を担当 必要なスキル・知識 ■必須(MUST) 以下のいずれか必須 既存顧客の支援 (オンボーディングからカスタマーサクセス) IT分野のプロダクト提案スキル (プレゼンテーション/資料作成/ロジカルシンキング、等) ■歓迎(WANT) 統計解析/機械学習技術に関する知識 英語スキル 特定業種に対するドメイン知識／専門性 BIツール等を使用したデータ分析の経験 基本情報処理技術者程度のIT知識 続きを見る

  • セールス
  • 正社員

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  Pythonエンジニア/自社サービス/AI領域未経験OK/月給50万～基本フルリモート・フルフレックス/大手直取引

  【仕事内容】 ■業務内容 当社の自社サービスの開発・運用・導入を担当していただきます。 プロジェクト全体を見渡し、上流から下流まで幅広く携わることができる環境です。 ■具体的には 顧客との直接折衝、課題のヒアリング 要件定義、企画、提案書作成 システム設計、実装、テスト、運用 既存顧客へのサポート、改善提案 新規顧客への導入提案 チームは少数精鋭で構成されており、新メンバーにはコアメンバーとしての活躍が期待されます。アジャイルな開発スタイルで、自分のアイデアを直接製品に反映させることができます。技術選定も自由度が高く、最新技術の導入にも積極的です。 ■手がける商品・サービス サービス一覧はこちら↓ https://www.sxi.co.jp/aiproduct ■募集背景 ワンストップでアナリティクス・AIの開発・導入・活用・運用のサービスを提供する当社。現在急成長を続けており、需要の高まりから人材が不足しています。上流から下流まで一気通貫で担当できるフルスタックエンジニアを増員し、チーム体制を強化するため新しいメンバーを募集します。 ■入社後の流れ まずは既存のシステムや業務フローを理解していただきながら、得意な領域から業務に参加していただきます。徐々に担当範囲を広げ、顧客対応からシステム開発まで一貫して担えるよう成長していただきます。早い段階でプロジェクトリーダーとしての役割も任せられます！小さなチームだからこそ、自分の貢献が直接結果として見えやすく、やりがいを感じられる環境です。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般  ■技術環境 [言語] 　　　　　　Python、JavaScript、SQL [フレームワーク] 　Django、FastAPI 、Vue.js、Reactなど [サーバOS] 　　  　Linux系 [DB]　　　　　   　PostgreSQL [クラウド] 　　　　AWS [ツール]　　　　 　VS Code、PyCharmなど [バージョン管理] 　Git  ■業務の進め方 プロジェクト全体を少人数チームで担当するため、上流から下流まで幅広く関わることができます。顧客折衝から要件定義、設計、実装、テスト、運用までを一気通貫で経験できるのが特徴です。 「自分で能動的に動ける」環境が最大の魅力です。課題発見から解決策の提案、技術選定、実装まで全てを任せます。もちろん、分からないことがあれば気軽に相談できる風土もあります。 ■チーム体制 少数精鋭チームで業務にあたっています。 20代のメンバーも昨年入社し、すでにプロジェクトを主導しています。 新メンバーにはコアメンバーとしての活躍が期待されます。 ■社風 「言われたことをこなす」ではなく「自分で課題を見つけて解決する」文化。技術選定、設計方針、実装方法など、自分の考えで進められる自由度の高さが特徴。一方で結果へのコミットも求められ、その緊張感がスキルアップを加速させます。 ■働き方 リモートワーク中心（月に必要がなければオフィスに行かない月もあり） 裁量労働制で自分のペースで働ける 地方在住のメンバーもいるなど、場所を選ばない働き方が可能 当社では働き方の自由度が非常に高く、自分のライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 フルリモートでも成果を出せる環境が整っており、地方在住のメンバーも活躍しています。 また、裁量労働制を採用しているため、時間の使い方も自由度が高いです。 家族との時間を大切にしたい方にも最適な環境です。 自分で仕事をコントロールしながら成長したいエンジニアにとって理想的な環境と言えるでしょう。 ■必須（MUST） 何かしらの開発経験（目安3年以上、フロント・バックなど領域は問いません）  ■歓迎（WANT） Python、PHP、Javaを使用した経験 設計書などの資料作成スキル 基本情報技術者程度のIT知識 AWSなどクラウドサーバの基礎知識Pythonを用いた実務経験 ■過去の採用例 オープン系言語でWeb開発に従事しており、新しい技術に触れていきたい！とご入社いただいた方。 AIや機械学習に興味はあったが経験はなく、ビッグデータ処理に必要なシステムを開発したい方。 コンテナやAWSの中で注目度の高いアーキテクチャについて学びたい、という方。  ■身に付くスキル・キャリアパス AIを駆使したシステム開発を経験することでどんな課題が生じるかを肌で覚え、プロジェクトに活かしていける汎用性が磨けます。今後様々な領域で使われていくAIの知見や知識を自分のものにしましょう。 ◎AIや機械学習の基礎知識はもちろん、実装上のノウハウを得ることができます。 ◎AWSを中心としたクラウドや、コンテナに関する知識なども学べます。 ◎社内にはAIに関する論文を読んでSlackに技術投稿をしてくれるような技術力の高い社員が多く　います。 ◎書籍購入や資格取得を補助しています。  最終的なキャリアとして、【プロジェクトマネジメント】【技術スペシャリスト(テックリード)】がございます。  ■入社後の成長サポート 実業務を通じ、先輩社員からアドバイスを受けつつAI導入案件におけるシステム開発ノウハウについて身につけていきます。 業務を通じ、クラウド環境におけるシステム開発ノウハウや、AWSの中でも最近注目の集まるアーキテクチャに関する知識、コンテナに関わる知識など、新しい技術を身に付け、提案にも活かせるように。  DX時代において新たな事業課題にぶつかる企業にとって、最適なシステムのデザインを描ける。そんなエンジニアとしてステップアップできます！ 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（副社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 続きを見る

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  【AIプロダクト導入エンジニア】自社AIプロダクトを顧客環境で“使える形”にする技術職／フルフレックス＆リモート／グロース市場上場

  【仕事内容】 ■業務内容 自社開発のAIプロダクトを、顧客の業務・IT環境に合わせて導入・カスタマイズし、「現場で安定的に使われ、価値を出し続ける状態」まで技術面から支援するポジションです。 AIモデルの開発は専任チームが担当し、本ポジションでは、システムへの組み込み・環境構築・連携・運用支援に特化して取り組みます。 ■具体的には 顧客のシステム環境（クラウド・既存システム）の確認 AIプロダクトの導入設計・設定・カスタマイズ API連携や簡易的なバックエンド・フロントエンド実装 導入時・導入後の技術的な問い合わせ対応 運用フェーズでの課題整理・改善提案 ※AIモデルの開発は専任チームが担当し、本ポジションは「導入・実装・運用支援」に注力します。 ■手がける商品・サービス ※AIプロダクトの一覧はこちら↓ https://www.sxi.co.jp/aiproduct ■ミッション 顧客の業務やシステム環境に寄り添いながら、AIプロダクトを「導入して終わり」ではなく、「継続的に価値を生み続ける状態」にすることがミッションです。 技術的な観点から課題を発見・解決し、顧客のAI活用を長期的に支える存在として活躍していただきます。  ■技術環境 開発環境 - ノートPC、モニタ１～２台（リモート勤務時も会社支給） - Windows - Visual Studio Code / PyCharm etc. - AWS 使用技術 言語 - Python / JavaScript / TypeScript / SQL フロント - HTML / CSS / JavaScript - TypeScript / React / Redux / Vue / Nuxt サーバサイド - Django/Flask - Nginx/Docker/FastAPI etc. ■必須（MUST） Webアプリケーションのバックエンド開発経験（PHP / Java / Python 等、言語不問） クラウド環境（AWS等）を利用したシステム構築または運用経験 システム導入、または技術サポートの実務経験 設計書・手順書などのドキュメント作成スキル  ■歓迎（WANT） SaaSや業務システムの導入・運用経験 API連携や外部システム連携の実装経験 顧客との技術的な折衝・調整経験 AIプロダクトやデータ活用システムの導入経験 AWS認定資格、IT系資格保有者 ■以下のような人物像にマッチする方がご活躍いただいています 顧客の業務に深く入り込み、技術で課題解決をしたい方 作るよりも「使われる」「安定して動く」ことに価値を感じる方 システム導入や運用フェーズにやりがいを感じる方 新しい技術を学びながら、実務で活かしていきたい方 自律的に動きつつ、チームと連携して仕事を進められる方  ■エンジニアの傾向 現在活躍しているメンバーには、開発経験の少ない状態からスタートし成長してきたエンジニアも多く在籍しています。入社後は、リーダーや先輩エンジニアが案件に並走しながらサポートします。 小規模な組織のため、役員や上長とも距離が近く、技術的な相談や意思決定がスピーディーに行える環境です。  ■この仕事で得られるもの AIプロダクトを「実際の業務で使われる形」にする導入・実装スキル クラウド・API連携・運用改善など幅広い実践的な技術力 顧客と直接向き合い、技術で価値提供する経験 AI活用の全体像を理解したエンジニアとしての市場価値 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（副社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 続きを見る

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  データアナリティクス・AI部門の責任者/経営幹部候補 (ビジネスコンサルタント職 ディレクター)

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■ 業務内容 ①自社組織の運営 　自社の組織運営、社員の教育、自社事業企画、等を実施します。 ②アナリティクス・AI案件の推進 　金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを実施します。ハイクラス案件(高額受注)が中心です。 ＜具体的には＞ 自社組織の事業・組織・人事企画や計数管理等を実施 データアナリティクス・AI案件のプロジェクト責任者、コンサルティングセールス責任者として、クライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件を担当 ■必要なスキル・知識 ■必須（MUST） 以下のいずれか必須 コンサルティングファーム等でのマネジャー以上の職位での実務経験(3年以上) AI等を絡めたデジタル案件をPMとしてデリバリした経験(4つ以上) 論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力、資料作成等、コンサルタントの基礎的能力 データ分析領域での業務経験、データ分析チームとの協業経験 クライアントの経営層を巻き込んでプロジェクトを完遂又は成功に導いた経験 ■歓迎（WANT） 特定業種に対する深いドメイン知識／専門性 統計解析/機械学習技術に関する深い知見 Python・SQL等の機械学習技術を使用したデータ分析・AI構築の業務経験 英語スキル 続きを見る

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  データアナリティクス・AI案件の推進責任者 (ビジネスコンサルタント職 マネジャー)

  仕事内容 ■ミッション 当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。 ■ 業務内容 金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを実施します。ハイクラス案件(高額受注)が中心です。 ＜具体的には＞ データアナリティクス・AI案件のプロジェクトマネジャーとして、クライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件のプロジェクトマネジメントを担当 データアナリティクス・AIを活用したコンサルティングセールスも担当 ■必要なスキル・知識 ■必須（MUST） 以下のいずれか必須 コンサルティングファーム等でのマネジャー以上の職位での実務経験 データ分析・AI等を絡めたコンサルティング案件をPMとしてデリバリした経験 論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力、資料作成等、コンサルタントの基礎的能力 データ分析領域での業務経験、データ分析チームとの協業経験 ■歓迎（WANT） 特定業種に対する深いドメイン知識／専門性 統計解析/機械学習技術に関する深い知見 Python・SQL等の機械学習技術を使用したデータ分析・AI構築の業務経験 英語スキル 続きを見る

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  プロダクトエンジニア（AI分析基盤 R2Engine）／ほぼフルリモート／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  【仕事内容】 ■現状と課題 セカンドサイトアナリティカは、東証グロース上場のAI専業企業です。自社プロダクト「R2Engine」は、与信判断・不正検知などに活用するAIモデルの総合実行基盤で、金融機関を中心に導入が拡大しています。 R2Eユニットは、R2Engineの製品開発と顧客デリバリを担う専任チームです。現在のメンバーは以下の2名です。 ＜ユニット長＞ SXIの立ち上げ期から在籍。スクラッチでのサービス開発を一貫して経験し、組織設計・評価制度・採用を含めチーム全体をリード  ＜エンジニア＞ R2Engineの初期開発から携わり、プロダクトの技術基盤を熟知。開発・デリバリの両面で中核を担う  少人数のチームだからこそ、一人ひとりが裁量を持って自由に動ける環境があります。また、AIをコーディングだけでなく、ドキュメント作成・思考の深掘り・情報整理など業務全般で活用し、人は意思決定の質とスピードを高めることに集中します。導入企業の拡大とプロダクトの進化に伴い、専門性を持って自走し、製品開発・デリバリの両面で推進力を発揮できるエンジニアが必要になっています。 ■ミッション このポジションのミッションは、『R2Engineの製品グロースと拡販』です。「この機能は誰のどんな課題を解決するのか」「どう作れば導入企業が増えるのか」を常に考えながら開発に取り組んでいただきます。 ■製品グロース — プロダクトを進化させる ・顧客ニーズや市場動向を踏まえた新機能の企画・設計・実装 ・導入企業からのフィードバックを製品改善に反映する仕組みづくり ・LLM/RAG等の先端技術の調査・プロトタイピング・製品への導入判断 ・コードレビュー・品質改善・技術的負債の解消 ■拡販 — プロダクトを届ける ・新規顧客へのR2Engine導入・構築・カスタマイズ ・顧客の業務課題を理解し、R2Engineを活用したソリューションを設計・提案 ・導入後の運用支援・障害対応を通じた顧客との信頼構築 ■共通 ・自身およびチームの作業計画策定・進捗管理 ・技術ドキュメントの作成・ナレッジ共有 ・AIを活用した業務プロセスの実践・改善 ■こんな方におすすめです ・「なぜ？」を問い続けられる人 指示をそのまま実行するのではなく、前提を検証し、より良い方法を提案できる ・自走できる人 担当領域の業務をサポートなしで遂行し、ほとんどの開発課題を自力で解決できる ・完遂できる人 品質と納期を両立させ、期待値以上の成果物を出すことにこだわれる ・変化を楽しめる人 新しい技術やプロセスに好奇心を持ち、AIの出力を批判的に検証・修正できる ・少人数の環境で裁量を持ちたい人 大きな組織の歯車ではなく、自分の判断がプロダクトを動かす実感を求める ■技術スタック・開発環境 | バックエンド | Python, Django, Django REST Framework, Pydantic | | フロントエンド | TypeScript, React, Material-UI, Redux Toolkit | | データ / ML | pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, LLM API (OpenAI / Claude) | | データベース | PostgreSQL, Redis | | インフラ | AWS (ECS Fargate, RDS, S3, Lambda, Step Functions) | | IaC / CI/CD | Terraform, GitHub Actions | | 監視 | CloudWatch, Sentry | | 開発ツール | VS Code / Cursor, Claude Code, Docker |  必須条件 ・Webアプリケーション開発の実務経験（3年以上目安） ・Python または TypeScript での設計・実装経験 ・筋道を立てた説明ができ、根拠に基づいた判断ができる論理的思考力 ・言語化能力（曖昧な課題や技術的判断を、チームが共有できる言葉に落とせる力） ・チーム開発の経験（質問・相談・レビューを適切に行える） 歓迎条件 ・AWSの実務経験（ECS, RDS, S3等） ・データ分析・機械学習の実務経験 ・LLM API活用やRAG構築の経験、AI駆動開発の実践経験 ・自社プロダクトの開発・改善経験 ・顧客折衝・提案・導入支援の経験 ・Terraform, Docker, CI/CDパイプラインの構築経験 選考方法 書類選考→1次面接（現場マネージャー）→最終面接（副社長）→内定 ※Webテストが1次面接または最終面接の前にございます。 ※候補者によっては2次面接が追加されることもございます。 ポジションの魅力 ・R2Engineは成長フェーズにあり、新機能の企画から実装・顧客導入まで一気通貫で関われる。　　自分のコードがそのまま製品となり、顧客の課題解決に直結する手応えを得られる ・AIを「ツール活用」ではなく「業務プロセスの前提」として実践しており、AIとの協働を通じてエンジニアとしての次のキャリアを切り拓ける ・少人数チームのため意思決定が速く、自分の提案がダイレクトにプロダクトの方向性に反映される。大組織では得られない裁量と影響範囲がある ・ユニット長はSXI立ち上げ期からのスクラッチ開発経験者、もう1名はR2Engineの初期開発メンバー。プロダクトと技術の両方を熟知した2人と密に連携しながら働ける ・製品開発とデリバリの両面に関わることで、技術力だけでなくビジネス感覚・プロダクト思考も養われ、エンジニアとしての幅が広がる サービス内容について 『R2Engine』は、企業のAIモデル運用を支える総合実行基盤（アナリティクスプラットフォーム）です。 与信判断　　　： カードローン審査、保険審査等で利用される与信・審査エンジン 不正検知　　　：決済不正検知、加盟店審査エンジン データ活用基盤：機械学習モデルの構築・デプロイ・運用を一気通貫で実現 金融機関を中心に導入が拡大しており、NTTドコモ（dカード与信審査）をはじめ、通信・決済・小売・ヘルスケア・製造など幅広い業界で活用されています。当社はこのR2Engineを軸に「パッケージプロバイダ型モデル」— "powered by R2Engine" が様々な企業に導入される世界観を目指しています。 選考フロー 書類選考 ＞ 1次面接（現場マネージャー） ＞ 最終面接（副社長） ＞ 内定 ※Webテストについて：1次面接または最終面接の前に受検いただきます。 続きを見る

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  インフラエンジニア募集（リーダー／AI実行基盤・AWS）◆／副業可／私服OK／設立以来黒字経営／東証グロース上場

  ■仕事内容■ チームをリードしながら、自らも手を動かせるプレイングリーダーを募集しています。 当社のオペレーション部門は、金融業界を中心に、さまざまな企業のAI実行基盤・データ分析基盤の運用を担っています。 今回お任せするのは、インフラ領域における技術的なリードとチーム運営です。 担当案件の運用品質を維持・向上させるため、メンバーのスキルや状況を見極めながら業務をアサインし、 チームとして成果を出すことに責任を持っていただきます。 また、インフラ領域における技術的な判断や方向性の検討など、チームの拠り所となる役割も期待しています。 ＜マネジメント専任ではありません＞ このポジションは、組織マネジメントのみを担うポジションではありません。 チームのリードが主な役割となりますが、案件の状況や難易度に応じて、ご自身でも設計・構築・運用改善に携わっていただきます。 現場から離れることなく、技術力を活かしながらチームを率いていきたい方に適したポジションです。 ＜最も重視すること＞ 私たちが最も重視しているのは、技術力そのものだけではなく、「チームを前に進める力」です。 例えば、 ・メンバーの経験や得意分野を踏まえて仕事を任せる ・課題やトラブルで停滞した際に次の一手を示す ・品質やスケジュールを見据えて優先順位を判断する ・チーム全体の成果を最大化する といったリーダーシップを発揮していただくことを期待しています。 そのためには、個別の作業だけでなく、案件全体やチーム全体を俯瞰しながら整理・判断できる力が重要になります。 ＜こんな方にお会いしたいです＞ ・技術力を活かしながらチームをリードしたい方 ・プレイヤーからリーダーへ役割を広げていきたい方 ・メンバー育成やチームビルディングにも関心がある方 ・標準化や仕組みづくりまで踏み込みたい方 リーダー経験の年数や役職名は問いません。 すでにチームを率いている方はもちろん、「技術面でチームを支える立場を担ってきた」 「これからより大きな裁量を持ってチームをリードしたい」という方も歓迎しています。 ■募集背景■ 事業拡大に伴い、オペレーション部門のインフラ領域をリードしていただく方を募集しています。 当社では、金融業界を中心としたAI実行基盤・データ分析基盤の案件が増加しており、運用体制のさらなる強化が必要となっています。 私たちが目指しているのは、個人の経験や属人的な対応に依存する組織ではなく、 標準化・自動化によって再現性高く運用できる「仕組みで回る組織」です。 今回募集するポジションは、既存の運用を引き継ぐだけの役割ではありません。 インフラ領域の技術方針やチームのあり方について、部門長と議論しながら形にしていく中核メンバーとしての活躍を期待しています。 運用の標準化や自動化、チーム運営の改善など、自らのアイデアを組織に反映できる裁量の大きなポジションです。 「チームを支える」だけではなく、「チームの未来をつくる」立場として関わっていただきたいと考えています。 ■このポジションでお任せすること■ 本ポジションでは、プレイングリーダーとしてチームを牽引しながら、 インフラ領域の運用品質向上と組織づくりを担っていただきます。 技術的な意思決定やメンバー支援だけでなく、 運用改善や体制づくりにも関与いただくため、現場と組織の双方に影響を与えられる役割です。 チームのリード（比重の目安: 50%） インフラ領域のリーダーとして、チーム全体の成果最大化を担っていただきます。 ・担当領域における業務設計、タスク配分、進捗管理 ・メンバーへの技術的なレビュー・フィードバック ・案件特性やメンバーのスキルを踏まえたアサインの検討 ・属人化しやすい運用業務の整理とチーム運営の仕組み化 ・チーム全体の品質向上に向けた改善活動の推進 チームメンバーが安定して成果を出せる状態をつくることが、この役割の重要なミッションです。 ※1on1、人事評価、育成計画の最終責任は部門長が担当します。 AI実行基盤・データ分析基盤の運用改善（目安：30％） 必要に応じてご自身も手を動かしながら、基盤全体の安定運用と改善をリードしていただきます。 ・AI実行基盤・データ分析基盤の安定稼働の推進 ・障害発生時の対応方針の判断、原因分析、再発防止策の検討 ・標準化・自動化による運用品質と生産性の向上 ・監視設計やバックアップ方針など、保守性向上に向けた技術的な意思決定 ・運用課題の洗い出しと改善施策の推進 目の前の課題解決だけでなく、将来的に運用負荷を下げる仕組みづくりも期待しています。 部門運営への参画（目安：20％） 部門長と連携しながら、インフラ領域の組織づくりにも関わっていただきます。 ・インフラ領域の運用ルールや体制の整備 ・案件の見積もりや工数計画への参加 ・採用活動への参画（面接対応など） ・協業パートナーやベンダーとの調整 ・標準化・自動化を推進するための施策立案 運用チームのリーダーとしてだけでなく、組織づくりの中核メンバーとしての活躍を期待しています。 ■自社プロダクト■ 当社では、統合AI実行基盤『R2Engine』を自社開発しています。 R2Engineは、学習済みAIモデルの実行・スケジューリング・モニタリングを統合的に管理するプラットフォームであり、 AIを安定的かつ継続的に運用するための中核となる基盤です。 本ポジションでは、クライアント向け案件の運用・改善に加え、R2Engineの運用・改善にも携わっていただきます。 ■体制・レポートライン・権限■ オペレーション部門長（湯浅）直下のポジションとして、インフラ領域のリーダーを担っていただきます。 本ポジションでは、チームの成果に責任を持ちながら、技術面・運営面の両方をリードしていただきます。 部門長と密に連携しながら進めますが、日々のチーム運営や技術的な判断については、 リーダーとして主体的に推進いただくことを期待しています。 ＜担当いただく判断・推進領域＞ ・担当案件の変更・改善に関する技術的な判断 　方針は部門長と協議しながら、実行はリーダーが主導します。 ・インフラ領域における標準構成の策定 　運用性や保守性を考慮しながら、将来の標準となる仕組みづくりを担っていただきます。 ・担当領域のタスク分配・進捗管理・レビュー体制の構築 　チームの状況を踏まえ、業務の進め方を主体的に設計いただきます。 ・標準化・自動化の推進 　優先順位や進め方について部門長と協議しながら、実行をリードいただきます。 ・要員計画・体制設計 　ご経験や志向に応じて、部門長と共に組織づくりにも参画いただきます。 ■部門長のスタンス■ インフラ領域のリーダーには、AWSやPythonを活用した運用・改善に関する技術的な判断をお任せします。 単に責任を負っていただくだけではなく、その判断に必要な裁量もお渡しするため、 現場の状況に応じて主体的に意思決定し、推進していただける環境です。 一方で、部門長はクライアントとの調整や他部署との連携、部門全体としての意思決定を担当します。 現場のメンバーやリーダーが、技術的な課題解決や運用品質の向上に集中できるよう環境を整えることを、 自身の重要な役割だと考えています。 ■案件事例■ 金融系を中心に、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁と幅広い業界の案件に従事します。 ■当社の成長性■ 2016年の設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、2022年には東証グロース市場に上場。設立時から現在まで黒字経営を継続し、 前期は過去最高売上を記録しています。 ■求める人物像■ ＜リーダーとして＞ このポジションで最も重視しているのは、チームを前に進める力です。 メンバーごとに経験や得意分野が異なるため、一律のマネジメントではなく、 相手の状況や力量を見ながら任せ方を調整できる方を求めています。 また、期待した成果が出ないときや、案件が停滞したときにも感情的にならず状況を整理し、 次に取るべき行動を示せる方を歓迎します。 加えて、個人の頑張りに依存するのではなく、 ・属人化しない運用プロセス ・再現性のある仕組み ・チーム全体で成果を出せる体制 をつくっていくことに関心のある方にフィットする環境です。 ＜エンジニアとして＞ リーダーポジションではありますが、マネジメント専任ではありません。 必要な場面ではご自身でも手を動かしながら、技術的な判断やレビューを担っていただきます。 具体的には、 ・技術的な課題に対して根拠を持って判断できる ・構成変更や改善方針を説明できる ・障害への場当たり的な対応ではなく、恒久対策まで考えられる ・Infrastructure as Codeを前提とした設計・運用の考え方を持てる といった姿勢を期待しています。 ■このポジションに特にフィットする方■ 「自分が解決する」だけではなく、「チーム全体が解決できる状態をつくること」にやりがいを感じる方。 技術力を活かしながらチームをリードし、標準化や仕組みづくりまで担いたい方にとって、大きな裁量を持って活躍いただけるポジションです。 ■仕事の進め方■ 日々の業務では、目の前の課題を解決するだけでなく、その経験を仕組み化・標準化につなげていくことを大切にしています。 そのため、 ・個別の事象を抽象化し、他案件にも応用できる形で整理できる ・自ら課題を見つけ、改善策を考え実行できる ・PDCAを回しながら継続的に改善できる ・裁量に見合った責任感を持って最後までやり切れる ・リスクや影響範囲を考慮しながら関係者へ適切に共有できる といった方を歓迎しています。 ■必須（MUST） このポジションでは、技術面とリーダーシップの両方を重視しています。 クラウドインフラエンジニアとしての基礎的な技術力を前提に、チームを前進させる力をお持ちの方を求めています。 選考において特に重視しているのは、技術力だけではなく、「相手に応じて任せ方を変えながらチームの成果を最大化できるか」というリーダーシップです。 ＜想定するご経験＞ ・クラウドインフラに関する実務経験3年以上 ・メンバーのリード経験 　※役職やマネジメント経験の有無は問いません。 ＜リーダーとしてのご経験（特に重視しています）＞ 以下のようなご経験をお持ちの方を歓迎します。 ・メンバーへのタスク分配やレビューを通じて、技術的なフィードバックを行った経験 ・相手の経験やスキルに応じて、依頼内容やタスクの進め方を調整した経験 ・期待した成果が得られない状況において、課題を整理し、改善につなげた経験 ・担当領域の課題を構造的に整理し、関係者へ分かりやすく共有した経験 役職者としての経験よりも、チームや周囲を前進させるために行動してきた経験を重視しています。 ＜ エンジニアとしてのご経験＞ ・AWS、Azure、GCPいずれかのクラウドインフラにおける実務経験（3年以上） ・Pythonまたはシェルスクリプトを用いた運用自動化の経験 ・他者が作成した設計や実装のレビュー経験 ■歓迎（WANT） ＜リード面＞ ・属人化・ブラックボックス化した運用を、標準化・自動化して引き継げる状態にした経験 ・進捗管理・レビュー・育成のルールを自分で設計し、チームに定着させた経験 ・協業パートナー・ベンダーを含む体制での、進行管理・調整の経験 ・要員計画・工数見積・採用への関与経験 ＜技術面＞ ・クラウド環境の設計・構築を主担当として完遂した経験。要件からクラウド構成を組み立て、選定理由を説明できること ・Terraform / AWS CDK / Ansible 等によるインフラのコード化（IaC）の業務利用経験 ・コンテナ環境（Docker / ECS / EKS / Kubernetes）の設計・運用経験 ・障害の原因調査と再発防止策の立案、およびクライアントへの障害連絡・定期報告の経験 ■このポジションで得られるもの■ ＜仕組みづくりをリードできる経験＞ このポジションでは、完成された運用体制を引き継ぐのではなく、標準化・自動化を推進しながら、 組織の仕組みそのものをつくっていく経験を積むことができます。 「運用を回す立場」から「運用の仕組みを設計する立場」へステップアップしたい方に適した環境です。 ＜技術とマネジメントの両方を伸ばせる立ち位置＞ プレイングリーダーとして、自らも技術に関わりながらチームをリードしていただきます。 技術から離れてマネジメント専任になる必要はありません。 AWSやPythonを活用した技術的な判断を担いながら、業務設計やチーム運営にも関わることで、 技術力とリーダーシップの双方を磨いていただけます。 また、部門長との距離が近く、技術方針や体制づくりについて直接議論できる環境があります。 将来的には、担当範囲や責任領域の拡大に応じて、上位等級への昇格や処遇見直しも目指していただけます。 ＜AI実行基盤という専門性の高い領域での経験＞ 本ポジションでは、金融業界を中心としたAI実行基盤・データ分析基盤の運用に携わります。 AI基盤は一般的なWebシステムとは異なり、 ・大規模データの処理 ・バッチ実行 ・GPU活用 ・実行結果の再現性確保 など、独自の要件が求められる領域です。 今後さらに需要拡大が見込まれるAIインフラ領域において、専門性を高めていくことができます。 【働き方】 日々のやり取りや相談が対面でできる環境を重視しているため、出社を基本としています。 担当案件を単独で回せる段階になった時点で、リモート日数のご相談を受けています。 一方で、時間の使い方はお任せします。裁量労働制のため、出退勤の時刻や1日の就業時間はご自身で調整いただけます。 【選考】 書類選考 → 1次面接（部門長＝直属の上長）（現場のスペシャリスト＝一緒に働くメンバー）→ 適性テスト → 最終面接（代表）→オファー 一次面接では、入社後の直属の上長となる部門長と、実際に一緒に働く現場のスペシャリストがお会いします。 選考の場ではありますが、お互いの理解を深める機会として考えています。 面接では、 ・誰と働くのか ・どのような役割を担うのか ・日々どのように仕事を進めているのか ・求められる技術レベルや期待される役割はどの程度か といった点について、現場の視点で率直にお話しします。 求人票だけでは分かりづらいチームの雰囲気や働き方についても、ぜひご確認ください。 続きを見る

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