全社横断のAI推進組織におけるコアリーダーとして、RAGシステムや自律型AIエージェント、LLMOps基盤などの高度AIソリューションのアーキテクチャ設計・構築をリードする。現場プロジェクト（大手金融機関等）での超上流工程からPoC統括、標準化された運用プロセス（「型」）の創出、全社データ基盤・ダッシュボード設計の推進、LLM評価やセキュリティ・ガバナンス基準の策定などを担当する。

大阪オフィス立ち上げメンバーとして、金融機関向けのデータ分析・機械学習モデルの設計・構築・評価および運用設計（MLOps）を技術面で支援する。シニアデータサイエンティストやAIコンサルタントと連携し、特徴量エンジニアリングや評価指標設計、再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積に従事する。

金融業界向けに生成AIやLLMを活用したデータ活用支援を行うポジション。LLMのプロンプト設計やパラメータ調整、API連携に基づく業務アプリ開発、生成AI／RAG／エージェント開発による業務効率化・PoC支援、データエンジニアやコンサルタントと連携した実装・検証、自社プロダクトへのLLM適用・機能改善、モデルの本番適用や運用設計、MLOpsに関わる業務を担当する。

金融機関向けのデータ分析プロジェクトに参画し、シニアデータサイエンティストと連携してテーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価、Pythonによるデータ処理と特徴量エンジニアリング、本番運用を見据えたモデル設計（MLOps観点含む）、AIコンサルタントと協働した技術的提案支援、自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積を担当します。

PROEVERプロダクトの品質向上を目的としたQA兼AIエンジニアとして、テスト計画・設計・実行やプロセス整備、要件定義や仕様レビューへの参加、テスト自動化の検討・導入推進、将来的なQAチームの採用・育成・組織作り、AI機能の品質評価手法の確立などを担当します。入社後は既存プロセスの整理・実行から始め、徐々に品質戦略立案や自動化、組織拡大の役割を担います。

オープンポジションとしてエントリーを受け付ける採用案件です。具体的な業務内容はオンラインのカジュアル面談で案内し、面談を通じて適性や希望に応じたポジションへの選考を進めます。採用の可能性がある職種にはデータ／AIエンジニア、クラウドエンジニア、セールス／マーケティング等が含まれます。Platform EngineeringやマネージドBackstage、Microsoft Azureを用いたソリューションに携わる機会があります。

カメラや衛星などの画像データを中心に、対象物の学習・認識・分類・予測といった要素技術を活用したAI/コンピュータビジョン分野の研究および開発を行う。生成AIやマルチモーダル手法（image2text、text2image、video2sound、text2vid等）を用いた研究開発や、顧客ニーズに応じた先端技術を活用したソリューション提供、短期間での要件分解・提案資料作成・見積り・交渉・Q&A対応、国際会議や学術誌への論文投稿を含む業務を担当する。

自動運転・ADAS向けセンシングアプリケーションのPerception（認識）開発の技術的リーダーとして、組み込みソフトウェアおよび認識アルゴリズムの設計・実装・検証、GPU/SoC等対象ハードウェアへの実装、チームの指導・育成、プロジェクト進捗管理やASPICE準拠の開発体制推進、ISO 26262等の機能安全・品質対応を行います。

Azure上でAzure OpenAI Service等を用いた生成AIソリューションの企画・要件定義・POC・設計・環境構築・開発・テスト・サービス化を担当します。既存のERP導入ノウハウを活かした生成AIソリューション設計・開発や、新規生成AIプロダクトの企画・開発を推進します。

深層学習や強化学習などのアルゴリズムを用いたソフトウェア開発を行い、機械学習技術を用いたデータ分析・パターン解析・シミュレーションによるソリューション改善、システムおよびソフトウェア仕様の理解、パフォーマンスやスケーラビリティ向上の施策実施、技術要素・開発プロセス・コード標準の整備を担当する。