【地方フルリモート/AIエンジニア・アーキテクト/TS3年～】課題に最適な手段（生成AI／機械学習／統計／ルールベース）で実装する。顧客の業務システムを、設計から運用まで一貫して担うエンジニア大募集！

業務内容

■募集背景
AX事業部は、顧客の課題ごとに最適なAI・システムをスクラッチで開発し、ソリューションとして提供しています。パッケージの導入支援ではないため、課題ごとに「何で解くか」から設計します。

その選択肢は生成AIに限りません。生成AIが効く課題もあれば、機械学習モデルのほうが精度もコストも見合う課題、統計モデルで十分に説明がつく課題、ルールベースで確実に処理すべき課題もあります。
手段を先に決めず、必要なら「AIを使わない」と言えることを重視しています。

そのうえで、機械学習や生成AIを選んだ場合、従来のシステム開発とは品質の作り方が変わります。同じ入力でも出力が変わり得るため、テストは合否では割り切れず、「精度が何％なら本番に出してよいか」は業務側と決めるしかありません。
この前提でシステムを成立させられるエンジニアは、まだ市場に多くありません。
同時に、開発の進め方そのものも変わりつつあります。
AX事業部ではAI支援開発（Claude Code 等）を前提とした開発プロセスに移行しており、「AIが生成したコードをどうレビューし、どう責任を持つか」をチームの標準として整備している最中です。

このポジションは、担当技術領域の設計・実装・評価を主導し、技術チームをリードする立場として、その中心を担っていただくものです。

■業務内容
[1] 担当領域の設計・実装・評価

・担当領域の要件を技術要件へ変換する
・設計・実装・テスト・デプロイを一貫して進める
・何で解くかの判断（生成AI／機械学習モデル／統計モデル／ルールベース／従来型システム）と、その根拠の説明
・性能・コスト・保守性・セキュリティを考慮した設計

[2] 非決定的な出力を前提とした品質づくり
※機械学習・生成AIを用いる案件で中心となる工程です。

・AIの非決定性を踏まえた評価・テストの設計
・評価データ・評価指標の設計と、精度の継続的な計測
・技術リスクとトレードオフをPMへ説明し、意思決定の材料をつくる
・技術的な問題の早期発見・共有

[3] 技術チームのリード

・技術タスクを分解し、メンバーへ割り当てる
・コードレビュー・設計レビューの実施
・若手メンバーの技術支援と育成

[4] AI支援開発の型づくり

・AI支援開発を用いてチームの生産性を高める
・AI生成コードの品質・セキュリティ・保守性を検証する仕組みづくり
・チームのAI支援開発の進め方を整備し、再現可能な型にする

※ご経験と志向に応じて、プロジェクト全体の技術方針・アーキテクチャ・品質・運用性に責任を持つポジション（AI・データ・RAG・エージェント・アプリ・クラウドを統合設計し、Human-in-the-Loopやガードレール、本番運用と継続改善の仕組みまで担う）へ進んでいただく道があります。

■このポジションで得られるキャリア
AIの受託開発では、モデルを呼び出す部分よりも、「誤りが起こる前提で、業務として成立させる」設計のほうが難しく、そして市場価値があります。
評価設計、ガードレール、Human-in-the-Loop、権限とデータ保護、モデル変更への追従——これらを本番運用まで通した経験は、持っている人が限られています。

AX事業部はスクラッチ開発が中心のため、特定プロダクトの設定作業に閉じることがありません。顧客の課題ごとにアーキテクチャから考える経験が蓄積されます。

また、市場のAI企業の多くは生成AIに特化しており、扱う技術が実質的に固定されています。AX事業部は特定の技術を売る事業ではないため、生成AI・機械学習・統計・ルールベースを横断して手を動かせます。
特定手法に閉じないエンジニアリング経験は、技術トレンドが変わったときに効いてきます。

加えて、AI支援開発の標準化に事業部として取り組んでいるため、「AIと人でどう開発チームを組むか」を設計する経験を積めます。
これは今後どの開発組織でも必要になる一方、実践の場はまだ多くありません。教育事業との連携により、顧客側エンジニアへの技術移管・育成に関わる機会もあります。

【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲