JOB ID：120827

非公開求人

給与	800万円〜 1200万円
業種
勤務地	東京都
業務内容	■主な業務内容顧客上流対応工場長・経営企画部長・AI推進部門長等の意思決定者と直接向き合い、経営アジェンダとAI施策の接続、KPI・ロードマップ設計を主導します。「何をAIで解くべきか」という問いの設定から担います。チームマネジメントオントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等数名のスペシャリストの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も上流作業を持ちながらチームを率います。 AI知識基盤の設計監督企業の暗黙知・業務ロジックをナレッジグラフ・業務オントロジーとして構造化するプロジェクトの設計判断を行います。LLMへのコンテキスト供給品質がAI出力精度を左右することを理解した上で、知識基盤とAIシステムの接続設計に責任を持ちます。ノウハウの標準化と横展開案件で確立した戦略フレーム・アーキパターン・知識構造化手法を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体の提案品質・デリバリー速度の向上に貢献します。 AI・データ動向の事業反映 AIエージェント・LLM・ナレッジグラフ・フィジカルAI等の最新動向を継続的にキャッチアップし、顧客提案・サービス設計・チームの技術方針に積極的に組み込みます。データ戦略グループの主な実績〇製造業向け AI-Readyデータ利活用基盤構築 Excel・Access・個人PC内の業務ファイルに点在する業務処理手順や判断ロジックが、特定メンバーにしか分からない状態となり、技術・業務ノウハウの継承が課題となっていたプロジェクト。豆蔵は、データ利活用への課題感が大きい部署を中心にヒアリングを行い、42の業務をフローとして可視化。属人化していた業務知識を、データとして活用しやすい構造へ整理した。 AWS Glue、S3、Athena、QuickSightを活用し、分析・可視化・AI活用につながるデータ利活用基盤を構築。将来的なRAGやAIエージェント活用も見据え、現場の業務ノウハウをAIが参照しやすいAI-Readyなデータ構造へ再設計し、内製化に向けた技術移転まで支援した。〇SI企業向け AI駆動開発標準化、教育プログラム開発 SI力をAIビジネス拡大に活かし、独自性を備えたAI統合サービスを構築するという戦略のもと、従来型開発手法にAIを組み込んだ「AI駆動開発」の標準化に向けたガイドラインの作成・改善に取り組んだ。品質・生産性評価を通じて、従来の開発工程における工数を大幅に削減しつつ、従来開発と同等以上の品質を確保できる標準化を実現した。また、AI駆動開発の普及を目的としたオンデマンド（動画＋テキスト）学習教材を展開するとともに、顧客ニーズに合わせたカスタマイズ勉強会や標準化活動にも積極的に取り組んでいる。〇金融関連企業向けナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化市場の持続的な発展と高度化を支える中で、業界経験20年以上のベテラン職員に蓄積された暗黙知の継承・活用が課題となっていた現場部門を対象に、SECIモデルを活用した暗黙知の表出化に取り組んだ。さらに、生成AIとオントロジー技術を組み合わせたナレッジグラフを用いて「ベテランの思考プロセスの可視化」を検証するPoCを実施し、正答率約7割・ベテランに近い応答性能という成果を得た。〇製造業向け摩耗予測MLOps基盤構築支援製品の摩耗による突発的な交換や、オンプレ分析基盤の運用コスト増、手作業での予測精度維持が課題となっていたプロジェクト。豆蔵はAzureでのMLOpsアーキテクチャを設計し、単なる環境移行ではなく、データ加工から管理までのMLOpsステップに合わせたPython実装へと刷新。異常検知時の通知や再学習の仕組みを備えた運用基盤を構築し、PoCモデルの実運用化を支援。開発から監視までのプロセス全体をスキルトランスファーし、予測精度改善の自動化と内製化を実現した。〇ITサービス企業向け次世代AIビジネス立ち上げ支援次世代AIソリューションの早期展開に向け、AIの技術体制・専門人材の不足が課題となっていたプロジェクト。豆蔵はAI専門チームとして参画し、ファインチューニングによる特化型モデル構築からMLOps初期運用設計までの技術基盤整備を支援。さらに、技術面だけでなく不足していたビジネスモデルの設計にも参画し、多角的に事業化をサポート。検証から運用設計までのスキルトランスファーを進め、顧客社内における持続可能なAIビジネス推進体制の構築に向けて伴走した。〇多事業企業向けデータマネジメント活動支援人材サービス・出版・広告・ブライダル・進学・その他情報サービスを手がけている企業において、各事業毎のサイロ化に起因するデータ流通阻害を解決するためにデータマネジメントを実施することを提案、その支援を行う。データマネジメントに関わる社内意識調査やゴール設計、組織設計に加え、データガバナンス策定やデータカタログ策定の支援を行った。
応募資格	＜必須＞・コンサルティング経験　┗ITコンサルティング・SIer・事業会社DX推進等での上流工程(AI戦略・データ戦略・業務設計・DXロードマップ)の主担当経験が5年以上あること・技術的要素　┗データモデリング・業務プロセス設計・AI/LLM関連技術(RAG・ナレッジグラフ・エージェント設計等)の概念理解と顧客説明・設計判断ができるレベルの知識を持つこと　┗専門家チームの成果物を適切にレビューできる技術的素養を持つこと・マネジメント経験　┗プロジェクトリードまたは3名以上のチームマネジメント経験があること・顧客対応　┗事業部門責任者・経営層クラスとの折衝・合意形成の主担当経験があること＜歓迎＞・データ戦略・AI戦略の立案・実行支援経験・ナレッジマネジメント・業務オントロジー・ナレッジグラフへの理解と実務経験・製造業・金融・流通等の特定業種における深いドメイン知識・固定価格・成果物ベースのデリバリー経験・AIエージェント設計・LLMシステムの実案件経験 <求める人物像> 専門技術の深さを持ちながら、それを顧客の経営言語に翻訳できる人物です。「自分が一番詳しい」という専門家の姿勢から「最高のチームを率いて顧客に価値を届ける」という姿勢への転換を自然にできることが重要です。以下に共感できる方を特に歓迎します。・経営とAI・データをつなぐ「最上流」の仕事にやりがいを感じており、「戦略を描くだけ」でも「実装するだけ」でもなく、一気通貫で価値提供したいと考えている・スペシャリストとして深い経験を積んできたが、今後はより広く・高い視点でチームと顧客をリードする仕事がしたいと考えている・AIエージェント・LLM・ナレッジグラフという急速に進化する技術領域の最前線で、実案件に携わり続けたいと考えている・案件を通じて得たノウハウを属人的に抱え込まず、チームの資産として標準化・横展開することで組織全体の実力を底上げしたいと考えている
福利厚生 / 待遇	各種手当：通勤手当、時間外労働割増賃金、休日労働割増賃金福利厚生：育児・介護短時間勤務制度、各種勉強会、慶弔見舞金制度、資格取得奨励金制度、オフィス内分煙/禁煙、カジュアル服装可、Udemy Business学習し放題、従業員持株会
勤務時間	9時00分～18時00分（休憩1時間、実働8時間） ※専門業務型裁量労働制適用者は（1日のみなし労働時間）9.5時間 ※フレックスタイム制適用者はコアタイム10時30分から14時30分
休日休暇	■休日・完全週休2日（土・日）・祝日 ■休暇・病気・看護休暇・年末年始休暇（12月29日～1月5日）・有給休暇（17日～22日）※入社日即日付与・慶弔休暇【年間休日120日以上】