データから、新たな価値を。

データがあっても、活用の仕方がわからない。DXやPoCに取り組んでも、成果があがらない。
そんな悩みや不満を抱える企業が増えています。

大事なのは、データをどう活用し、どう価値を創出するか。

私たちは、「データから、新たな価値を。」を経営理念に、AIを始めとするデータサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、新たな価値創造や課題解決に導く「ビジネス価値創造企業」です。

企業が抱えるデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。さらには、データの力を社会変革に繋げます。データから価値創造へのプロセスを、ともに進めていく仲間を歓迎します。

【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8名体制のチームで、今後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8名のメンバーで10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、週次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。

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。
週1回程度のオフィス出社で、チームコミュニケーションを図っています。

■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。

(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/TypeScript
[フレームワーク]　　　Flask、FastAPI、Django、React
[AI/ML] 　　　　  　　TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、XGBoost
[インフラ]　　　　　　AWS、GCP、Azure
[データベース]　　　　PostgreSQL、MySQL、MongoDB
[コミュニケーション]　Slack、Microsoft Teams
[プロジェクト管理]　　JIRA、Confluence

 ■案件の流れ

要件定義・課題整理（1-2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（2-4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8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。 週1回の定例MTGでは、各案件の進捗共有だけでなく、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、四半期に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、WebMTGツールを使って画面共有をしながらレクチャーも行っていますので、 リモート時でもサポート体制は充実しています。

さらに、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、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】

■必須（MUST）

• 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

 ■歓迎（WANT）

• 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）

 
AI関連の実務経験がない方の採用実績もございます。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

【1／データ分析、モデル構築の基礎研修】 実際のデータ分析やモデル構築の各処理について、課題にチャレンジしながら理解度を深めていきます。

【2／OJT】 先輩と一緒に、モデル構築等を行う案件に参画し、指示や指導を受けながらタスクをこなします。 比較的難易度の低いあるいは本人の得意な領域から始め、テーブルデータ/時系列/自然言語/生成AIなど幅を広げつつシステム実装へ繋げるところまで実践を通して学びます。

【3／いちメンバーとして案件に参画】 アドバイスを受けながら自力で分析し結果をまとめ、顧客へ報告・システムへのモデル実装などを担当します。