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ミッション： 企業の重要課題を起点に、AI導入を「PoCで終わらせず」成果につなげる提案を推進し、AI受託開発・AIコンサル案件の受注・拡大を担います。「営業の仕事は、強い技術者が提案しやすいよう場を整えること」というスタンスで、社内の技術者と協働しながらプレイヤーとしてチームの受注を取りに行くポジションです。 1) 新規開拓〜受注推進 ・ターゲット企業へのアプローチ設計と実行（紹介/既存接点/アウトバウンド等） ・経営層〜部門長・現場責任者への課題ヒアリング（業務/組織/データ状況の把握） ・社内コンサル/エンジニアと連携した提案設計（スコープ、体制、ロードマップ、見積） ・提案・稟議支援・条件交渉・クロージングまでの推進 2) 既存顧客のアカウント拡大 ・追加開発、横展開、運用改善、内製化支援などの継続提案 ・成果創出を起点にしたアップセル/クロスセル、関係深化 ・アカウントプラン作成と実行 3) セールス活動の改善（仕組み化への貢献） ・パイプラインの可視化、受注確度の管理、勝ちパターンの共有 ・提案書/事例/見積テンプレの整備に協力（再現性づくり）

■Polaris.AIについて Polaris.AIは、東大松尾研発のAIスタートアップです。 デンソー、ジヤトコ、住友重機械、日本郵船、富士電機、大日本印刷、三井E&S、日立建機といった、日本の基幹産業を担う企業とともに、AIの社会実装に取り組んでいます。 ■募集背景 クライアントからのAI活用の相談が増える一方で、課題を整理し、技術チームとつなぎ、プロジェクトを前に進める役割が足りていません。 だからこそ、入社直後から担当範囲が大きく、経営との距離も近い環境です。 ■仕事内容 クライアントの課題整理からPoC推進、本番開発の設計まで、AIプロジェクトを幅広く担当いただきます。 加えて、クライアントの事業に深く入り込み、まだ言語化されていない課題を掘り起こして次のプロジェクトを作っていくことも、重要な役割です。 ・クライアントとのディスカッションやヒアリングによる要件定義、戦略立案 ・PoCプロジェクトの推進（スコープ調整、デリバリー管理） ・プロジェクトメンバーのマネジメント ・クライアントのドメイン理解を深め、新たな課題の発見・提案によるプロジェクトの創出 ・資料作成、提案業務 ・社内のデリバリー体制構築や組織設計 ■ポジションの魅力 Polaris.AIでは、すでに戦略コンサル出身のPMが複数名活躍しています。 ・コンサルティングスキルを活かしてAIプロジェクトをリード ・ビジネス視点とエンジニアリングの架け橋として活躍 ・担当クライアントの中で、自ら次のテーマを見つけて事業を広げていける ・AI×戦略コンサルの最前線でキャリアを築ける ・クライアントの経営課題に対し、AI活用をリードできる ・（ご志向に応じて）Polaris.AI全社の経営・組織設計にも関与できる ・スタートアップならではの裁量とスピード感

【主な業務内容】 ＜開発業務＞ ・Python, PyTorchを用いたAIモデルの設計・開発・評価 ・Web API、フロントエンド開発 ・TypeScript, Reactなどを用いたウェブアプリ開発 ・AWS, Azure, Google Cloudによるインフラ管理・環境の構築 ・実証実験から本番展開までのサポート＜プロジェクト推進＞ ・クライアントの要望に対する技術的な設計・要件定義・課題整理 ・Notionなどを活用したプロジェクト管理 ・GitHubによるチーム開発＜技術スタック＞※プロジェクトにより異なります ・フロントエンド：TypeScript、Next.js、React ・バックエンド：Python、FastAPI、Flask、Supabase、SQLAlchemy ・インフラ：AWS、Google Cloud、Azure、Terraform、Docker、NGINX ・データベース設計・実装（SQL）：PostgreSQL、Supabase、SQLAlchemy ・機械学習・データ分析：PyTorch、Scikit-learn、LightGBM、KubeFlow ・その他（Rust、Mac OS、Windows等）※プロジェクトの内容に応じて柔軟に対応いただきます。 また、ご自身の強みを活かしたい領域により深く関わることも可能です。

■ ミッション Infrastructure Engineerは、Polaris.AIが提供するAIソリューションの信頼性・拡張性・運用性を担保するバックエンド／クラウド基盤を設計・実装し、継続的に改善していく役割を担います。 複数クライアント・複数プロジェクトに横断的に関わり、各プロジェクトのバックエンド／インフラ実装を担いながら、中長期的には認証・認可、ジョブ管理、ログ・監視などの共通基盤のアーキテクチャ設計・実装を主導します。 LLM／機械学習モデルと既存業務システム・各種SaaSを接続するAPI／バッチ処理の設計・実装、スケーラビリティ、セキュリティ、可観測性などの非機能要件を踏まえたインフラ設計・運用を主担当としてリードし、PoCでの検証から本番環境での安定稼働までを一貫して支えます。 AIモデルそのものだけでなく、その周辺のアプリケーション／基盤を構築することで、クライアント企業がプロダクションレベルでAIを活用できる状態を確実につくることが、このポジションに期待される役割です。 ■ 主な業務内容 1）開発業務（バックエンド／基盤） ・Webアプリケーション／業務システムのバックエンド開発（新規・既存リプレイス） ・AIエンジニアが開発したモデルを組み込むためのAPI／バッチ処理の設計・実装 ・各種クラウド（主にAWS / GCP / Azure）上でのアプリケーション基盤・データ基盤の設計／構築／運用 ・コンテナ／オーケストレーション（Docker / ECS / Kubernetes）を前提としたシステム設計 ・監視・ログ収集・アラート設計など、SREに近い領域も含めた運用設計 ・パフォーマンスチューニング、セキュリティ対策、信頼性向上のための改善 2）プロジェクト推進 ・クライアントの要件ヒアリング〜技術的な要件定義・方式設計・工数見積もり ・PM／コンサルタントと連携したプロジェクト計画の策定・進行 ・GitHub / Notion等を用いたチーム開発・タスク管理 ・インフラ／アーキテクチャ観点での技術選定・レビュー・ナレッジ共有 ■ 技術スタック（参考） ・フロントエンド：TypeScript, React, Next.js ・バックエンド：Python（FastAPI, Django, Flask）, TypeScript（Node.js, NestJS）, Go など ・インフラ：AWS（ECS, EKS, Lambda, RDS, S3, CloudWatch 等）、GCP、Azure ・IaC / CI/CD：Terraform, CloudFormation, GitHub Actions, ArgoCD など ・データベース：PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redis など ・その他：Docker, NGINX, 各種認証基盤（OIDC, SAML など）ｚ ※上記すべてを満たしている必要はなく、得意な領域からキャッチアップいただければ問題ありません。

■ ポジション概要 Software Engineerは、AI技術を組み込んだアプリケーションの設計・開発を担い、製造業・官公庁といったMission Critical領域で、顧客にプロダクトとして価値を届けるポジションです。 Applied Research EngineerやResearch Scientistが開発したAIモデルを、実際に動くプロダクトとして実装し、PoCから本番導入まで品質と信頼性を担保しながら開発を推進します。 ■ 主な業務内容 Software Engineerは、プロジェクトの性質に応じて、フロントエンド／バックエンド／インフラまで幅広く担当し、AI技術を活用したアプリケーションを一貫して設計・開発します。 1）AIを組み込んだアプリケーション開発 ・Applied Research Engineer / Research Scientistが開発したAIモデルのプロダクト実装 ・LLM APIを用いたアプリケーションの設計・実装 ・Webアプリケーションの設計・実装 2）クラウド環境の構築・運用（プロジェクトに応じて） ・クラウド環境の構築・運用 ・プロジェクトの要件に応じた技術領域（フロント／バック／インフラ）の担当 3）顧客要件の技術設計への落とし込み・開発推進 ・Project Manager / Account Executiveと連携し、顧客要件を技術的な設計へ落とし込む ・PoCから本番導入まで、プロダクトの品質と信頼性を担保しながら開発を推進 4）生成AIを活用した開発効率の向上（社内開発） ・生成AIを積極的に活用し、開発効率の向上に取り組む ※担当業務はプロジェクトの性質や段階に応じて変化します。専門性を活かしつつ、関心領域により深く関与いただくことも可能です。 ■ 入社後の活躍イメージ 入社後はオンボーディング資料やキャッチアップ支援を通じて、Polaris.AIの開発プロセスとクライアント協働スタイルを理解いただきます。まず既存プロジェクトのメンバーとして参画し、実務を通じて当社の働き方を体感していただきます。 その後は専門性や関心に応じて、Software Engineerとしてプロダクト開発を深化する／Applied Research EngineerとしてAI技術の実装により深く関わる／Project Managerとしてプロジェクト推進を統括する、といった形で役割を専任・兼任いずれでも担うことが可能です。 Polaris.AIが目指す未来や具体的な働き方について、ぜひ一度お話しできれば幸いです。