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◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AIやAIエージェント、画像認識、数理最適化、AI-OCRなどの技術を活用し、顧客の課題定義から要件定義、実装、本番運用、改善まで一気通貫で支援しています。企業がAI活用を検討する際、「AIで何かできないか」という関心はあっても、解決すべき課題や、AIを適用する業務が明確になっているとは限りません。 本ポジションでは、企業との接点づくりから、顧客へのヒアリング、業務課題の整理、提案資料の作成までを担当していただきます。単にアポイントを獲得するだけではなく、顧客が抱える課題とAthenaのAI技術をつなぎ、新しいプロジェクトの入口をつくる仕事です。 ◾️ Athenaが定義するAIコンサルタントインターン AthenaのAIコンサルタントインターンは、決められた営業リストへ連絡するだけの役割ではありません。顧客がどのような業務を行っているか、何に時間や人手がかかっているか、AI導入にどのような不安や制約があるかを聞き取り、課題を整理します。そのうえで、社員の営業、PM、エンジニアと連携し、AIを活用した解決方法やプロジェクトの進め方を提案資料へ落とし込みます。最初からAIやコンサルティングに関するすべての知識を持っている必要はありません。業務を通じて必要な知識を学び、顧客との対話や提案へ反映していく姿勢を重視します。 ◾️ 仕事のやりがい 顧客との最初の接点づくりから、課題の整理、提案、プロジェクト開始後のデリバリーまで、一連の流れに関われます。顧客から聞いた要望をそのまま社内へ共有するのではなく、その背景にある業務や課題を考え、どのような情報が追加で必要かを整理します。提案を考える際には、営業やPMだけでなく、機械学習エンジニアなどの技術メンバーとも連携します。そのため、法人営業やコンサルティングの基礎に加え、AI技術が企業の業務へどのように適用されるのかを、実際のプロジェクトを通じて学べます。また、展示会への出展、顧客へのアプローチ、ヒアリング、資料作成など、担当する業務の結果が商談やプロジェクトにつながる過程を経験できます。 ◾️ 業務内容 社員と連携しながら、以下の業務を担当していただきます。 ・見込み顧客へのインサイドセールス ・電話、メール等を用いた企業との接点づくり ・問い合わせやイベント参加者へのフォロー ・展示会への出展準備および当日の顧客対応 ・展示会で接点を持った企業へのヒアリング、事後フォロー ・顧客の業務内容、AI活用状況、課題のヒアリング ・顧客の要望や背景にある課題の整理 ・AIを活用した解決方法の検討支援 ・営業、PM、エンジニアへの顧客情報の共有 ・提案書、プレゼンテーション資料の作成 ・社員と連携した顧客への提案 ・商談内容、顧客情報、次回アクションの整理 ・提案後のプロジェクト推進およびデリバリー支援 ◾️ 想定する業務の流れ 【企業との接点をつくる】 展示会、問い合わせ、アウトバウンド活動などを通じて、AI活用に課題を持つ企業との接点をつくります。最初の会話では、企業の事業内容や担当者の役割、AI導入の検討状況などを確認します。 【顧客の課題を整理する】 顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、「なぜその業務を改善したいのか」「現在はどのように対応しているのか」「どのようなデータや制約があるのか」を整理します。不明な点や技術的な論点は、社員のPMやエンジニアへ確認します。 【提案へ落とし込む】 ヒアリング内容をもとに、課題、解決の方向性、検証すべき内容などを提案資料へまとめます。社員とともに顧客へ提案し、必要に応じて追加のヒアリングや資料修正を行います。 【プロジェクトの実行を支援する】 案件によっては、提案後のプロジェクトにも参加します。顧客との打ち合わせ内容の整理、進捗確認、資料作成などを通じて、提案した内容が実際のAIシステムへ変わっていく過程を経験できます。

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、業務課題を解決するオーダーメイド型のAI開発、ローカルLLMの運用基盤、日本語特化のガードレール、オンプレミスLLM環境構築支援などを通じて、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。 一方で、顧客自身が「どの業務へAIを適用するべきか」「どのような構成であれば導入できるか」「どこから検証を始めるべきか」を明確にできているとは限りません。本ポジションでは、顧客との商談を通じて業務課題や制約を整理し、PMやエンジニアと連携しながら、Athenaが提供できる解決策を設計・提案していただきます。商材を販売するだけではなく、顧客の課題をAIプロジェクトへ変え、受注後の実装へつなげる役割です。 ◾️ Athenaが定義するFS（フィールドセールス） AthenaのFSは、用意された製品資料を説明し、契約手続きを進めるだけの役割ではありません。顧客が実現したいこと、現在の業務、利用しているシステム、扱うデータ、セキュリティ要件、社内の意思決定プロセスを理解し、解決すべき課題を整理します。そのうえで、オーダーメイド型のAI開発、Athena Platform、Athena Firewall、オンプレミスLLM環境構築支援などから、顧客に適した提案の方向性を検討します。 技術的な検討が必要な場合は、PMや機械学習エンジニアと連携し、実現可能性、進め方、体制、概算費用を整理します。受注することだけを目的にせず、顧客と社内の双方がプロジェクトの目的や条件を理解した状態をつくることが、フィールドセールスの役割です。 ◾️ 仕事のやりがい Athenaが扱うテーマは、顧客ごとに異なります。AIエージェントを活用した業務効率化、社内データを用いたRAG、ローカルLLMの導入、生成AIのセキュリティ対策、画像認識や数理最適化を用いた業務改善など、顧客の課題や環境に応じて提案内容を設計します。そのため、決められた商材を同じ方法で販売するのではなく、顧客の課題を深く理解し、社内の技術的な知見を組み合わせて提案をつくる経験を得られます。 また、初回商談から、課題整理、技術提案、見積もり、契約、プロジェクト開始まで継続して関わります。顧客がまだ言語化できていないAI活用の可能性を整理し、実際のプロジェクトとして立ち上げる法人営業力を身につけられるポジションです。 ◾️ 業務内容 ・インサイドセールスやマーケティングから連携された見込み顧客への商談対応 ・顧客の業務、事業課題、AI導入状況、セキュリティ要件のヒアリング ・顧客の要望や背景にある課題の整理 ・AIを活用した解決策およびプロジェクトの方向性の提案 ・DX Solution、Athena Platform、Athena Firewall、オンプレミスLLM環境構築支援等の提案 ・顧客の検討状況、予算、導入時期、意思決定プロセスの把握 ・PM、機械学習エンジニア、インフラ担当等との提案内容の設計 ・フィジビリティスタディやPoCを含むプロジェクト計画の提案 ・提案書、見積書、プレゼンテーション資料の作成 ・顧客への提案、デモンストレーション、質疑応答 ・契約条件、スコープ、体制、スケジュールの調整 ・法務、PM、開発メンバーと連携した契約・プロジェクト開始の推進 ・商談の進捗、受注確度、課題、次回アクションの管理 ・失注理由や商談データの分析および営業プロセスの改善 ・インサイドセールス、マーケティングへの顧客情報や市場ニーズの共有 ・導入後の顧客フォローおよび追加提案 ・ご経験に応じた営業戦略の立案、提案プロセスの構築、チームマネジメント

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作するローカルLLM運用基盤、日本語特化のガードレール、業務課題を解くAIアプリケーションなどを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。一方で、Private AIを必要とする企業の多くは、自社の課題にどの技術が適しているのか、どこからAI活用を始めるべきかを明確にできているとは限りません。 本ポジションでは、展示会、ウェビナー、アウトバウンド施策、コンテンツなどを通じて企業との接点をつくり、顧客の状況や課題を整理したうえで、商談や提案へつなげていただきます。マーケティング施策を実行するだけでも、アポイントを獲得するだけでもなく、Athenaの技術と企業の業務課題をつなぎ、Private AI市場を広げる役割です。 ◾️ Athenaが定義するインサイドセールス・BtoBマーケティング Athenaのインサイドセールス・BtoBマーケティングは、獲得したリードへ定型的に連絡するだけの役割ではありません。企業ごとに異なる業務、セキュリティ上の制約、AI活用の検討状況を把握し、顧客がまだ言語化できていない課題を整理します。 そのうえで、どのテーマであればAthenaが支援できるかを見極め、営業、PM、エンジニアと連携して、次の商談や提案へつなげます。また、顧客との対話から得た課題や反応を、展示会、ウェビナー、ホワイトペーパー、アウトバウンド施策などへ反映し、より適切な企業へAthenaの価値を届ける仕組みをつくります。顧客接点の創出と改善を通じて、Private AI事業の案件創出を担うポジションです。 ◾️ 仕事のやりがい Athenaの商材は、単一のSaaSや決められたパッケージだけではありません。 業務課題を解決するオーダーメイド型AI開発、ローカルLLM運用基盤、生成AIのガードレール、オンプレミスLLM環境構築支援など、顧客の課題や制約に応じて提案内容が変わります。そのため、製品機能を説明するだけでなく、顧客がどのようなデータを扱っているか、どの業務に課題があるか、なぜ現在の環境ではAIを導入できないかを理解する必要があります。顧客への最初のアプローチから、課題の整理、商談化、提案内容の設計まで関わることで、AI・DX領域における課題発見力と法人提案力を身につけられます。また、決められたマーケティング施策を運用するだけでなく、ターゲット選定、展示会やウェビナーの企画、コンテンツテーマの設計、営業プロセスの改善まで関われます。 ◾️ 業務内容 ・インサイドセールスおよびアウトバウンド活動の企画・実行 ・ターゲット企業、業界、部署、役職の選定 ・電話、メール、オンライン面談等を通じた顧客接点の創出 ・見込み顧客の課題、検討状況、導入条件のヒアリング ・商談化に向けた顧客課題およびニーズの整理 ・営業、PM、エンジニアへの顧客情報の連携 ・展示会、イベント、セミナー、ウェビナーの企画・運営 ・展示会出展に向けたテーマ、訴求内容、導線の設計 ・ホワイトペーパー、導入事例、メールコンテンツ等の企画 ・問い合わせ、イベント参加者、資料請求者へのフォロー ・商談管理、リード管理、施策結果の分析 ・施策ごとの商談化率、反応、顧客属性の分析と改善 ・顧客課題の抽出およびAI導入に向けた初期提案 ・提案書、プレゼンテーション資料の作成 ・顧客との商談対応および営業活動の支援 ・マーケティング戦略、営業戦略、施策計画の立案 ・インサイドセールスおよびマーケティングプロセスの構築・改善 ・ご経験に応じたチームマネジメント

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業の業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AIや機械学習の活用を検討する企業が増える一方で、実際のプロジェクトでは、AIを適用すべき業務、必要なデータ、実現可能な精度、既存システムとの連携方法などが整理されていないことも少なくありません。私たちは、顧客へのヒアリングや業務分析を通じて課題を整理し、要件定義、技術検証、実装、本番運用、改善まで一気通貫で支援しています。本ポジションでは、これまでのプロジェクトマネジメントやコンサルティングの経験を生かし、AI・機械学習プロジェクトの要件整理、計画策定、顧客折衝、開発推進を担っていただきます。 ◾️ 業務内容 ※案件やご経験に応じて、以下の業務を担当していただきます。 ・クライアントへのヒアリング、業務分析、課題の構造化 ・AIを活用した解決策およびプロジェクト計画の提案 ・ビジネス要件、機能要件、非機能要件の整理 ・ビジネス要件から技術要件への変換 ・フィジビリティスタディおよびPoCの計画・推進 ・プロジェクトのスコープ、スケジュール、予算、品質、リスクの管理 ・プロジェクトのマイルストーンおよび成果指標の設計 ・機械学習エンジニア、データサイエンティスト、バックエンドメンバー、フロントエンドメンバーとの連携 ・技術的な課題、依存関係、ボトルネックの整理 ・クライアントへの進捗報告、成果物の説明、プレゼンテーション ・クライアントと開発チームの期待値調整および合意形成 ・仕様変更や追加要望に対する影響整理、スコープ調整 ・チケット管理ツール等を用いたタスク・期日管理 ・マルチベンダー環境における進行管理 ・必要に応じた体制変更やエスカレーション ・本番導入および運用・改善フェーズへの移行支援 ・ご経験に応じたプロジェクト全体のリード、他PMへのレビュー・支援 ◾️ 具体的なプロジェクト例 【コクヨロジテム様：業務を可視化し、優先すべきDXテーマを特定】 物流サービスを提供するコクヨロジテム様に対し、現場業務の可視化とDXテーマの整理を支援しました。現場へのヒアリングを通じて業務を整理し、業務時間の約8割を占める課題を特定。その結果をもとに、どの業務からデジタル化へ着手するべきかを整理しました。このようなプロジェクトでは、顧客から提示された要望をそのまま案件化するのではなく、業務全体を可視化し、課題の重要度や実行可能性を踏まえて優先順位を設計します。PMは、ヒアリング、業務フローの整理、課題の構造化、経営層への説明、ロードマップの策定を主導します。 参考：コクヨロジテム様 DXコンサルティング事例 https://athenatech.jp/case/kokuyo-logitem-dx-consulting

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業の業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。AIの活用を検討する企業が増える一方で、実際のプロジェクトでは「どの業務へAIを適用するべきか」「どの程度の精度が必要か」「既存システムや業務フローへどう組み込むか」が明確になっていないことも少なくありません。 私たちは、顧客の業務や制約を理解し、解決すべき課題を整理するところから、要件定義、技術検証、実装、本番運用、改善まで一気通貫で支援しています。DX Solutionにおけるオーダーメイド型AI開発に加え、閉域・オンプレミス環境で利用できるローカルLLM運用基盤、生成AIの入出力を監視するガードレール、フィジカルAIなど、企業がAIを継続的に利用するための技術を幅広く扱っています。 本ポジションでは、顧客の曖昧な要望を業務課題として整理し、AIを活用したプロジェクトへ変換したうえで、機械学習エンジニアやデータサイエンティストと連携しながら社会実装まで推進していただきます。 ◾️ 仕事のやりがい クライアントから渡された要件を管理するのではなく、要件をつくる段階から関われます。現場ヒアリングや業務分析を通じて、複数ある課題の中から優先順位を整理し、AIを適用するテーマやロードマップを顧客とともに設計します。プロジェクト開始後は、スコープ、スケジュール、予算、品質、リスクを管理するだけでなく、技術チームと顧客の間に立ち、双方の認識差を整理します。開発中に新たな課題が見つかった場合には、計画や体制を見直し、プロジェクトの成果につながる意思決定を行います。課題整理、提案、技術検証、開発、本番導入まで一貫して関わることで、AI技術を企業の業務成果へ変換するプロジェクトマネジメント経験を得られます。 ◾️ 業務内容 ・クライアントへのヒアリング、業務分析、課題の構造化 ・AIを活用した解決策およびプロジェクト計画の提案 ・ビジネス要件、機能要件、非機能要件の整理 ・ビジネス要件から技術要件への変換 ・フィジビリティスタディおよびPoCの計画・推進 ・プロジェクトのスコープ、スケジュール、予算、品質、リスクの管理 ・プロジェクトのマイルストーンおよび成果指標の設計 ・機械学習エンジニア、データサイエンティスト、バックエンドメンバー、フロントエンドメンバーとの連携 ・技術的な課題やボトルネックの整理、対応方針の策定 ・クライアントへの進捗報告、成果物の説明、プレゼンテーション ・顧客と開発チームの期待値調整および合意形成 ・仕様変更や追加要望に対する影響整理、スコープ調整 ・マルチベンダー環境におけるタスク、期日、依存関係の管理 ・プロジェクト状況に応じた体制変更、増員、リプレース等の判断とエスカレーション ・本番導入後の運用・改善計画の策定 ・ご経験に応じた複数プロジェクトの統括、PMメンバーの支援・育成 ◾️ 具体的なプロジェクト例 【コクヨロジテム様：業務を可視化し、優先すべきDXテーマを特定】 物流サービスを提供するコクヨロジテム様に対し、現場業務の可視化とDXテーマの整理を支援しました。現場へのヒアリングを通じて業務を整理し、業務時間の約8割を占める課題を特定。その結果をもとに、どの業務からデジタル化へ着手するべきかを整理しました。このようなプロジェクトでは、顧客から提示された個別の要望へ対応するだけでなく、現場の業務全体を把握し、課題の重要度や投資効果を踏まえて優先順位を設計します。PMは、ヒアリングの設計、業務フローの整理、課題の構造化、経営層への提案、実行ロードマップの作成までを推進します。 参考：コクヨロジテム様 DXコンサルティング事例 https://athenatech.jp/case/kokuyo-logitem-dx-consulting

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作する生成AIを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。インフラの構築から、ローカルLLMの運用基盤、日本語特化のガードレール、業務課題を解くAIアプリケーションの開発まで、プライベートAIを成立させるために必要な技術を一気通貫で扱っています。 本ポジションでは、生成AI、LLM、深層学習、数理最適化、AIセキュリティなどの技術を活用し、顧客の業務課題とセキュリティ要件を満たすAIシステムの設計・開発・運用を担っていただきます。単にモデルを作って終わるのではなく、顧客の業務理解、要件定義、アーキテクチャ設計、プロダクトへの組み込み、MLOpsによる継続的な改善までを通じて、プライベートAIを企業の業務へ実装する仕事です。 ◾️ 仕事のやりがい Athenaでは、モデルの精度だけでなく、データの取り扱い、実行環境、セキュリティ、業務への適合性まで含めてシステムを設計します。顧客から提示された要望をそのまま実装するのではなく、「どの業務課題を解決するのか」「どのような条件であれば継続利用できるのか」を整理し、モデル、データ、インフラ、アーキテクチャを選定します。技術検証やPoCにとどまらず、プロダクトへの組み込み、デプロイ、モニタリング、改善まで一気通貫で関わることで、クラウド型生成AIでは対応しにくい領域へAIを届ける経験を得られます。 ◾️ 業務内容 ・生成AI、深層学習、数理最適化モデルの設計・実装・評価・運用・改善 ・データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデル選定、チューニング ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・オンプレ/クラウド環境（AWS、GCP等）上でのモデル運用・スケーリング ・MLOpsの導入による継続的な学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ ・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定 ・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携した社会実装の推進 ・技術説明、顧客折衝、提案から実装までのプロジェクト推進 ・コードレビュー、コード品質向上、レビュー制度の構築 ・ご経験に応じたチームリードや将来的なメンバー育成 ※プロジェクトによっては、構成検討や技術検証の段階から参画し、モデル選定、推論環境の構築、AIエージェントの実装、運用・改善までを担当していただきます。担当領域や期待する成果は、ご経験、専門分野、稼働条件を踏まえて案件ごとに決定します。 ◾️ 具体的なプロジェクト例【常陽銀行様：ローカルLLMを活用した「JOYO AI AGENT」の構築】 常陽銀行様に対し、機密情報を外部へ送信せずに生成AIを業務活用するため、ローカルLLMを用いた専門業務特化型エージェント「JOYO AI AGENT」を開発・提供しました。インターネット環境から分離された閉域クラウド上に、ローカルLLMと運用基盤を構築。翻訳や機密情報のマスキング機能を実装しています。 また、業務文書の自動作成や稟議書レビューなど、銀行業務へのさらなる活用に向けた検証も進めています。このようなプロジェクトでは、モデルの選定・評価に加え、顧客業務の理解、ユースケースの設計、データ処理、AIエージェントの実装、運用基盤との連携、精度検証と改善まで幅広く関わります。

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、プライベートAIの構築を得意とする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめとするセキュリティ要件の高い業界では、機密データを外部のクラウドサービスへ送信できないことが、生成AI活用の制約となっています。私たちは、閉域・オンプレミス環境で動作する生成AIを提供し、これまでAIを活用しにくかった業務にも技術の価値を届けています。インフラの構築から、ローカルLLMの運用基盤、日本語特化のガードレール、業務課題を解くAIアプリケーションの開発まで、プライベートAIを成立させるために必要な技術を一気通貫で扱っています。 本ポジションでは、生成AI、LLM、深層学習、数理最適化、AIセキュリティなどの技術を活用し、顧客の業務課題とセキュリティ要件を満たすAIシステムの設計・開発・運用を担っていただきます。単にモデルを作って終わるのではなく、顧客の業務理解、要件定義、アーキテクチャ設計、プロダクトへの組み込み、MLOpsによる継続的な改善までを通じて、プライベートAIを企業の業務へ実装する仕事です。 ◾️ 仕事のやりがい Athenaでは、モデルの精度だけでなく、データの取り扱い、実行環境、セキュリティ、業務への適合性まで含めてシステムを設計します。顧客から提示された要望をそのまま実装するのではなく、「どの業務課題を解決するのか」「どのような条件であれば継続利用できるのか」を整理し、モデル、データ、インフラ、アーキテクチャを選定します。技術検証やPoCにとどまらず、プロダクトへの組み込み、デプロイ、モニタリング、改善まで一気通貫で関わることで、クラウド型生成AIでは対応しにくい領域へAIを届ける経験を得られます。 ◾️ 業務内容 ・生成AI、深層学習、数理最適化モデルの設計・実装・評価・運用・改善 ・データセットの構築、前処理、特徴量設計、モデル選定、チューニング ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・オンプレ/クラウド環境（AWS、GCP等）上でのモデル運用・スケーリング ・MLOpsの導入による継続的な学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ ・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定 ・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携した社会実装の推進 ・技術説明、顧客折衝、提案から実装までのプロジェクト推進 ・コードレビュー、コード品質向上、レビュー制度の構築 ・ご経験に応じたチームリードや将来的なメンバー育成 ◾️ 具体的なプロジェクト例【常陽銀行様：ローカルLLMを活用した「JOYO AI AGENT」の構築】 常陽銀行様に対し、機密情報を外部へ送信せずに生成AIを業務活用するため、ローカルLLMを用いた専門業務特化型エージェント「JOYO AI AGENT」を開発・提供しました。インターネット環境から分離された閉域クラウド上に、ローカルLLMと運用基盤を構築。翻訳や機密情報のマスキング機能を実装しています。 また、業務文書の自動作成や稟議書レビューなど、銀行業務へのさらなる活用に向けた検証も進めています。このようなプロジェクトでは、モデルの選定・評価に加え、顧客業務の理解、ユースケースの設計、データ処理、AIエージェントの実装、運用基盤との連携、精度検証と改善まで幅広く関わります。

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業をはじめ、機密性の高いデータを扱う業界に対し、AIを安心して業務で利用できる仕組みを提供しています。こうした事業を成長させるためには、AIやソフトウェア開発に関する専門性を持つ人材だけでなく、顧客課題を整理するPM、事業を市場へ届ける営業・マーケティングなど、さまざまな役割のメンバーが必要です。 本ポジションでは、候補者との接点づくり、採用広報、イベントの企画・運営などを通じて、Athenaの事業に必要な人材と会社をつないでいただきます。決められた採用業務を補助するだけでなく、「どのような人に、Athenaの何を、どのように伝えるか」を考え、採用活動をつくる仕事です。 ◾️ Athenaが定義する人事インターン Athenaの人事インターンは、候補者の日程調整や求人票の更新だけを担当するポジションではありません。現在の募集状況や事業上必要な人材を理解し、採用ターゲット、候補者へのアプローチ方法、発信するコンテンツ、イベントのテーマなどを社員とともに考えます。スカウトでは、候補者の経歴や志向を確認し、Athenaのどの事業やポジションと接点があるかを考えて文面を作成します。採用広報では、社員へのインタビューや記事作成、SNSでの発信を通じて、求人票だけでは伝わりにくい仕事やメンバーの姿を届けます。イベントでは、対象となる参加者や目的を定め、テーマの企画、登壇者との調整、集客、当日の運営、振り返りまで関わります。 ◾️ 仕事のやりがい 採用、広報、イベント企画、社外コミュニティとの連携など、候補者との接点をつくる複数の業務に関われます。単に業務の種類が多いだけではなく、それぞれの施策が「どのような人にAthenaを知ってもらい、応募や入社につなげるか」という一つの目的につながっています。自分で企画したイベントへの参加者の反応や、作成した記事の閲覧、送信したスカウトへの返信などを通じて、施策の結果を確認できます。結果を振り返り、対象者、企画内容、発信方法を改善することで、企画を立て、実行し、成果につなげる一連の経験を得られます。また、エンジニア、PM、営業、マーケティングなど、異なる役割の社員と関わるため、AI企業がどのような人材や組織によって事業をつくっているのかを実務を通じて理解できます。 ◾️ 業務内容 社員と連携しながら、以下の業務を担当していただきます。 ・候補者との日程調整、連絡、選考状況の管理 ・採用媒体やデータベースを用いた候補者のリサーチ ・候補者の経歴や志向に合わせたスカウト文面の作成・送信 ・求人票の作成、更新、掲載内容の改善 ・採用チャネルや募集方法の検討 ・採用数値や候補者の反応の集計・分析 ・社員インタビューの企画、取材、記事作成 ・SNSや採用媒体を用いた情報発信 ・採用広報コンテンツのテーマ・構成の企画 ・エンジニア向け勉強会、交流会、採用イベントの企画・運営 ・イベントのターゲット、テーマ、集客方法の設計 ・登壇者、参加者、会場、外部関係者との調整 ・イベント当日の運営および実施後の振り返り ・大学、学生団体、技術コミュニティ、各種団体との関係構築 ・他社や外部パートナーとの連携・調整 ・採用活動や組織づくりに関する社員の業務支援 ※ご経験や習熟度に応じて、特定のイベントや採用広報施策を、企画段階から主体的に担当していただきます。

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、課題定義からモデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わっています。 本ポジションでは、博士課程で培った研究力や専門性を生かし、企業の実際の業務課題を解決するAIシステムの設計・開発を担当していただきます。研究テーマと完全に一致する技術だけを扱うのではなく、顧客の課題に応じて必要な技術を学び、検証し、実装へつなげます。論文や実験で示した技術的な可能性を、企業の現場で継続的に利用できる仕組みへ変える仕事です。 ◾️ 仕事のやりがい 顧客が持つ課題は、研究課題のように条件や評価方法が整理されているとは限りません。ヒアリングやデータ分析を通じて課題を整理し、何を予測・分類・最適化すべきか、どのようなデータや評価指標が必要かを考えます。博士課程で培った実験設計や評価の力を生かしながら、顧客、PM、バックエンドメンバーなどと連携し、モデルをプロダクトへ組み込む経験を得られます。また、PoCだけでなく、本番環境へのデプロイ、モニタリング、改善まで担当するため、研究成果とプロダクトの違いを実務を通じて理解できます。 ◾️ 業務内容 ・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価 ・顧客課題に関する技術調査、先行研究調査 ・仮説設定、実験設計、評価指標の設計 ・データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計 ・アルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度改善 ・モデルの推論速度、計算量、運用条件を踏まえた検証 ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・クラウド環境（AWS、GCP等）へのモデルのデプロイ・運用 ・モデルのモニタリングおよび継続的な改善 ・MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの要件定義、技術提案への参加 ・技術内容や検証結果に関する資料作成・説明 ・コードレビュー、技術共有、開発品質の向上 ◾️ 具体的なプロジェクト例 【長谷工コーポレーション様・スパイダープラス様：外壁タイル接着率判定システム】 建設現場における外壁タイルの検査業務に対し、画像認識技術を用いて接着剤の充填状況を判定するモデルを開発・提供しました。スマートデバイスで撮影したタイル裏面の画像から、接着剤が塗布された部分をセグメンテーションモデルで抽出・分類し、接着率を数値として算出します。 このようなプロジェクトでは、現場で取得される画像データの特性を理解し、データセットの構築、モデル開発、評価方法の設計、精度改善、業務システムへの組み込みまで関わります。 参考：外壁タイル接着率判定システム https://athenatech.jp/case/haseko-adheresive-segmentation

◾️ 私たちが目指すことAthena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、Private AIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、AIエージェント、画像認識、深層学習、数理最適化、AI-OCRなどの技術を用いて、顧客の業務や制約に合わせたAIシステムを開発しています。企業の課題は、最初から「どのモデルを使えば解決できるか」が明確になっているとは限りません。顧客の業務やデータを理解し、解決すべき課題を整理したうえで、必要なデータ、モデル、評価方法、システム構成を考える必要があります。Athenaでは、課題定義や要件定義から、技術検証、モデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わります。 本ポジションでは、大学や大学院、高等専門学校、インターン、個人開発などで培ったAI・機械学習の知識を生かし、企業の実際の業務で利用されるAIシステムの開発に取り組んでいただきます。◾️ 仕事のやりがい顧客の課題に応じて、生成AIやLLMだけでなく、画像認識、数理最適化、需要予測、時系列予測など、さまざまな技術を扱います。授業や研究では、与えられたデータセットや評価指標をもとに開発することがあります。一方、実際のプロジェクトでは、必要なデータが不足していたり、何を評価すべきかが定まっていなかったりする場合があります。そのため、モデルの実装だけでなく、データの収集方法、前処理、評価指標、検証の進め方を考える段階から関われます。また、PoCで精度を確認して終わるのではなく、APIやバックエンドへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、モニタリング、改善まで経験できます。機械学習の知識に加えて、顧客課題の整理、プロダクト開発、クラウド、MLOps、チーム開発など、AIを社会実装するために必要な力を身につけられる環境です。◾️ 業務内容入社時点の経験や専門性に応じて、社員のサポートを受けながら以下の業務を担当していただきます。 ・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価 ・論文や技術情報の調査、実装可能性の検証 ・データの分析、前処理、データセットの構築 ・アノテーション方法や評価指標の設計 ・特徴量設計、アルゴリズムやモデルの選定 ・モデルのチューニング、精度検証、改善 ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・クラウド環境（AWS、GCP等）へのモデルのデプロイ ・モデルのモニタリングおよび継続的な改善 ・MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの打ち合わせや要件定義への参加 ・技術内容や検証結果に関する資料作成・説明 ・コードレビューへの参加 ・社内での技術共有、ドキュメント作成◾️ 具体的なプロジェクト例 【キッコーマン様：食材と調味料の相性を予測するAIモデルの共同研究】 キッコーマン様と、食材と調味料の組み合わせに対して、人がどの程度「おいしい」と感じるかを予測するAIモデルを共同で開発しました。味覚の評価は人によって異なり、モデル開発に利用できるデータが最初から存在していたわけではありません。そのため、どのような質問や評価方法でデータを集めるかという設計から取り組み、アンケートデータの収集・分析、モデル構築を進めました。このように、正解やデータの作り方が決まっていない課題を、顧客の専門知識と機械学習技術を組み合わせて解いていくプロジェクトがあります。【長谷工コーポレーション様・スパイダープラス様：外壁タイル接着率判定システム】 建設現場における外壁タイルの検査業務に対し、画像認識技術を用いて接着剤の充填状況を判定するモデルを開発・提供しました。スマートデバイスで撮影したタイル裏面の画像から、接着剤が塗布された部分をセグメンテーションモデルで抽出・分類し、接着率を数値として算出します。このようなプロジェクトでは、画像データの特性を理解し、データセットの構築、モデル開発、評価、精度改善、業務システムへの組み込みまで関わります。

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化などの技術を活用し、課題整理からモデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で支援しています。 本ポジションは、研究、育児、介護、個人活動などと仕事を両立しながら、正社員としてAI開発に継続的に関わりたい方を対象としています。勤務時間が短いことを理由に、補助的な業務だけを担当するポジションではありません。これまでの経験や専門性、稼働可能な時間を踏まえて担当範囲を設計し、プロジェクトの一員として明確な役割と成果を担っていただきます。 ◾️ 仕事のやりがい 時短勤務であっても、技術調査や定型作業だけに役割を限定しません。顧客課題の整理、モデルやアルゴリズムの選定、実験設計、実装、精度改善など、プロジェクトの中で完結した責任範囲を持っていただきます。また、正社員として継続的にプロジェクトやチームへ関わるため、単発の業務では得にくい、本番運用や長期的な改善にも参加できます。自身の生活や研究活動を維持しながら、AI技術を実際の企業課題へ適用する経験を積める働き方です。 ◾️ 業務内容 ご経験、専門性、稼働可能時間を踏まえ、以下から担当業務を設計します。 ・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価 ・データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計 ・アルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度改善 ・技術調査、先行研究調査、フィジビリティスタディ ・評価指標、実験方法、検証計画の設計 ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・クラウド環境（AWS、GCP等）へのモデル展開・運用 ・モデルのモニタリングおよび継続的な改善 ・MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築 ・技術内容や検証結果に関する資料作成・説明 ・コードレビュー、設計レビュー、コード品質の向上 ・ご経験と稼働時間に応じた顧客との要件整理、技術提案 ・ご経験に応じた技術リード、メンバーへの知識共有

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。企業が抱える課題は、最初から「どのAI技術を使えば解決できるか」が明確になっているとは限りません。業務やデータの状況を理解し、解決すべき課題を整理したうえで、適切なモデルやシステムへ落とし込む必要があります。 私たちは、生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、顧客ごとの課題に応じたオーダーメイド型のAIシステムを開発しています。課題の整理や要件定義から、データ設計、モデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わり、AIを技術検証やPoCで終わらせず、実際の業務で使われる状態にすることを重視しています。本ポジションでは、これまでのご経験や専門性に応じてプロジェクトへ参画し、モデルやAI機能の設計・開発、精度改善、本番環境への組み込みなどを担っていただきます。 ◾️ 業務内容 案件やご経験に応じて、以下の業務を担当していただきます。 ・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価・改善 ・データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計 ・課題に応じたアルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度検証 ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・クラウド環境（AWS、GCP等）へのモデルのデプロイ・運用 ・モデルのモニタリングおよび継続的な改善 ・MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ ・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定 ・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携したプロダクト開発 ・技術内容や検証結果に関する顧客への説明 ・コードレビューおよびコード品質向上 ・ご経験に応じた技術リード、設計レビュー、開発方針の策定 ◾️ 具体的なプロジェクト例 【キッコーマン様：食材と調味料の相性を予測するAIモデルの共同研究】 キッコーマン様と、食材と調味料の組み合わせに対し、人がどの程度「おいしい」と感じるかを予測するAIモデルを共同で開発しました。味覚の評価は人によって異なり、モデル開発に使用できるデータが最初から存在していたわけではありません。そのため、どのような質問や評価方法でデータを収集するかという設計段階から取り組み、アンケートデータの収集・分析、モデル構築を進めました。このように、正解やデータの作り方が定まっていない課題に対し、顧客の専門知識と機械学習技術を組み合わせ、検証方法やモデルへ落とし込むプロジェクトがあります。 参考：キッコーマン様 味覚予測AI共同研究 https://athenatech.jp/case/kikkoman-taste-prediction 【長谷工コーポレーション様・スパイダープラス様：外壁タイル接着率判定システム】 建設現場における外壁タイルの検査業務に対し、画像認識技術を用いて接着剤の充填状況を判定するモデルを開発・提供しました。スマートデバイスで撮影したタイル裏面の画像から、接着剤が塗布された部分をセグメンテーションモデルで抽出・分類し、接着率を数値として算出します。このようなプロジェクトでは、現場で取得されるデータの特性を理解し、データセットの構築、モデル開発、精度検証、業務システムへの組み込みまで関わります。 参考：外壁タイル接着率判定システム https://athenatech.jp/case/haseko-adheresive-segmentation

◾️ 私たちが目指すこと Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。企業が抱える課題は、最初から「どのAI技術を使えば解決できるか」が明確になっているとは限りません。業務やデータの状況を理解し、解決すべき課題を整理したうえで、適切なモデルやシステムへ落とし込む必要があります。 私たちは、生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、顧客ごとの課題に応じたオーダーメイド型のAIシステムを開発しています。課題の整理や要件定義から、データ設計、モデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わり、AIを技術検証やPoCで終わらせず、実際の業務で使われる状態にすることを重視しています。本ポジションでは、顧客の業務課題を理解し、適切な機械学習技術を選定したうえで、モデルやAI機能の設計・開発・運用を担っていただきます。 ◾️ 仕事のやりがい Athenaの機械学習エンジニアは、あらかじめ決められたモデルを実装するだけの役割ではありません。顧客へのヒアリングや業務分析を通じて、「どの課題を解決するのか」「AIをどの工程に適用するのか」「どのようなデータが必要か」を整理し、モデル、データ、システム構成を設計します。 生成AIやLLMに限らず、画像認識、数理最適化、時系列予測など、顧客の課題に応じて異なる技術を扱えることが特徴です。また、モデルの精度検証だけでなく、APIやバックエンドへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、モニタリング、継続的な改善まで担当します。顧客の曖昧な課題を、実際に利用できるAIシステムへ変える一連の経験を得られるポジションです。 ◾️ 業務内容 ・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価・改善 ・データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計 ・課題に応じたアルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度検証 ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・クラウド環境（AWS、GCP等）へのモデルのデプロイ・運用 ・モデルのモニタリングおよび継続的な改善 ・MLOpsの導入による学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ ・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定 ・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携したプロダクト開発 ・技術内容や検証結果に関する顧客への説明 ・提案から実装、本番運用までのプロジェクト推進 ・コードレビュー、コード品質向上、レビュー制度の構築 ・ご経験に応じたチームリードや将来的なメンバー育成 ◾️ 具体的なプロジェクト例 【キッコーマン様：食材と調味料の相性を予測するAIモデルの共同研究】 キッコーマン様と、食材と調味料の組み合わせに対し、人がどの程度「おいしい」と感じるかを予測するAIモデルを共同で開発しました。味覚の評価は人によって異なり、モデル開発に使用できるデータが最初から存在していたわけではありません。そのため、どのような質問や評価方法でデータを収集するかという設計段階から取り組み、アンケートデータの収集・分析、モデル構築を進めました。このようなプロジェクトでは、モデルを実装するだけでなく、顧客の専門知識を理解し、データの作り方や検証方法を設計するところから関わります。まだ正解やデータが定まっていない課題を、顧客とともに機械学習で扱える形へ整理し、モデルとして実現する経験を得られます。 参考：キッコーマン様 味覚予測AI共同研究 https://athenatech.jp/case/kikkoman-taste-prediction 【長谷工コーポレーション様：外壁タイル接着率判定システム】 建設現場における外壁タイルの検査業務に対し、画像認識技術を用いて接着剤の充填状況を判定するモデルを開発・提供しました。スマートデバイスで撮影したタイル裏面の画像から、接着剤が塗布された部分をセグメンテーションモデルで抽出・分類し、接着率を数値として算出します。人の目視や色彩だけに依存していた検査をAIで支援し、検査精度の向上と記録業務の効率化につなげた事例です。このようなプロジェクトでは、現場で取得される画像データの特性を理解し、データセットの構築、モデル開発、精度検証、業務システムへの組み込みまで関わります。 参考：外壁タイル接着率判定システム https://athenatech.jp/case/haseko-adheresive-segmentation

◾️ 私たちが目指すことAthena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、顧客の課題整理から、データ設計、モデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わっています。 本ポジションは、博士課程で研究を続けながら、AI技術の社会実装にも携わりたい方を対象としています。研究で培った仮説設定、先行研究の調査、実験設計、評価、考察の力を、企業の実際の業務課題へ適用していただきます。一方で、社会実装の現場で得た課題や知見を、自身の研究や専門性へ還元することもできます。研究か実務のどちらか一方を選ぶのではなく、両者を往復しながら専門性を高める働き方を実現いただけます。◾️ 仕事のやりがい研究テーマと完全に一致する案件だけを担当するとは限りません。顧客課題に応じて、生成AI、LLM、画像認識、数理最適化、時系列予測など、複数の技術から適切な方法を検討します。まだ正解や十分なデータがない課題に対し、仮説を立て、必要なデータや評価指標を設計し、検証を重ねる経験を得られます。また、PoCで有効性を確認するだけでなく、APIやバックエンドへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、モニタリング、改善まで担当します。研究で培った力を、実際に企業で使われるAIシステムへ変える経験を積める環境です。◾️ 業務内容・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価 ・顧客課題に関する技術調査、先行研究調査、実現可能性の検証 ・仮説設定、実験設計、評価指標の設計 ・データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計 ・アルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度改善 ・モデルの推論速度、計算量、運用条件を踏まえた最適化 ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・クラウド環境（AWS、GCP等）へのデプロイ・運用 ・MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ ・技術内容や検証結果に関する顧客への説明 ・論文や最新技術の調査およびプロジェクトへの応用 ・コードレビュー、技術レビュー、開発品質の向上 ・ご経験に応じた技術リード、メンバーへの知識共有◾️ 具体的なプロジェクト例【キッコーマン様：食材と調味料の相性を予測するAIモデルの共同研究】 キッコーマン様と、食材と調味料の組み合わせに対し、人がどの程度「おいしい」と感じるかを予測するAIモデルを共同で開発しました。味覚の評価は人によって異なり、モデル開発に利用できるデータが最初から存在していたわけではありません。そのため、データの収集方法、質問項目、評価方法の設計から取り組み、アンケートデータの収集・分析、モデル構築を進めました。 このように、正解やデータの作り方が定まっていない課題に対し、顧客の専門知識と機械学習技術を組み合わせ、検証可能な研究・開発テーマへ変換するプロジェクトがあります。参考：キッコーマン様 味覚予測AI共同研究 https://athenatech.jp/case/kikkoman-taste-prediction