AIネイティブ コンサル・SI事業 の求人一覧 - 株式会社アップグレード

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、”AIネイティブ”な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。 戦略から実装まで一気通貫で伴走支援するとともに、AI活用による「人月ビジネス」からの脱却を目指し、従来のコンサルファームやSIerとは差別化されたポジションを確立しています。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタックでのカスタム開発を中核にしつつ、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業の環境構築も実現し、様々な業界の大手企業から、AI関連のプライム案件を依頼いただいております。 また、多数のAIエージェントやワークフローが活用される将来を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的な統制（ガバナンス）を実現する顧客専用のAI基盤の展開も構想しています。 こうした将来において、自律型AIエージェント、高精度RAGのコア開発、高度なコンテキスト による業務最適化は、ますます重要性を増しています。 そこで、AIソリューションの設計・最適化をリードする、【AIエンジニア】を募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 高度なコンテキストエンジニアリングによる特定業務への最適化、および自律型AIエージェントのコアロジック開発までを「AI駆動開発」で担当します。 【具体的な業務内容】 ◎ AIソリューションのアーキテクチャ設計と標準化 顧客の課題を技術要件に落とし込み最適なAIソリューションを設計します。自律型AIエージェントのアーキテクチャ設計、LLMOps基盤の設計(プロンプト管理、モデル評価、バージョン管理)、高精度RAGアーキテクチャの設計(ハイブリッド検索、Embedding選定、リランキング戦略)、標準技術スタックのアセット化などを担当します。Claude/ChatGPTを活用した設計レビューやCursor/Claude CodeによるAIエージェントコードの初期案生成で、設計品質を高めます。 ◎ AIエージェント開発・高度なコンテキストエンジニアリング 設計したアーキテクチャをもとに、実際のAIエージェントとコンテキストを実装します。GitHub CopilotやClineでコードを自動生成し、LangGraph/AutoGenによる自律型AIエージェントの思考ロジック実装、高度なコンテキストエンジニアリング(Few-shot、Chain-of-Thought、ReAct、Self-Consistency等)、RAGシステムのコアロジック実装などを担当します。自社アセット(過去の汎用コード)をAIに参照させ、社内標準に沿った一貫性のある実装を実現します。 ◎ AIの品質・安全性評価(AI for QA) AI特有の品質保証プロセスを構築します。RAG精度の自動評価(RAG Evals)基盤の構築・運用、AI品質評価ベンチマークの設計・実装、Red Teamingによるセキュリティテスト、A/Bテスト基盤の構築などを担当します。 ◎ AIソリューションの企画立案 コンサルタントや顧客とディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するAIソリューションを企画・立案します。 【開発案件例】 ◎ サービス業 AIワークフロー自動化 契約書レビューや請求書処理など、複雑な業務ルールを自動化するAIワークフローのコアロジックを開発。LangGraphによるマルチステップエージェント実装、ドメイン特化プロンプト設計を担当。 ◎ 製造業 AI統合データ基盤 大規模データを統合するAI基盤のRAGアーキテクチャを設計。高精度RAGアーキテクチャ設計(ハイブリッド検索、Embedding選定、リランキング)、RAG精度評価(RAG Evals)基盤構築を担当。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(AIエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のRAGやAIエージェントのコアロジック実装を担当。コンサルタントと「ワンチーム」で自律型AIエージェントと高精度RAGの開発を行います。 ◎ 2-3年目(リードAIエンジニア/AIアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてAIアーキテクチャ設計やファインチューニング戦略の策定を主導。LLMOps環境の設計やAI品質評価基盤の構築を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

──────────── ◆ 事業内容 ──────────── 生成AIパートナー事業 売上1兆円以上の大手企業に対し、生成AI技術をコアとしたDXコンサルティング・システム開発・内製化支援を行なっております。単なるコンサルテーションではなく、顧客と同じ視座でAsIs/ToBe定義を行い、ToBe実現に向けて徹底的に伴走し続けるスタイルが好評いただいており、直近でも多くニーズをいただいております。 社内での生成AI活用による生産性向上にも注力しております。 ──────────── ◆ ポジションの概要 ──────────── 大手企業向けに、生成AIを用いた業務改革／プロダクト開発のプロジェクトを推進していただくポジションです。 本質的な顧客課題に向き合い、PoCで終わらせない社会実装のフェーズまで伴走。 要件定義・技術選定・チーム構築・KPI設計など、プロジェクト全体を一貫してリードしていただきます。 ──────────── ■お任せしたい業務概要 ──────────── クライアントのAIネイティブカンパニー化をリードしていただきます。 AX/DX戦略の策定から、AIネイティブBPR , AIエージェント実装などを上流から一気通貫でP/Lヒットに向けコミットします クライアントの事業成長にコミットし、以下の業務を裁量をもって推進していただきます。 【経営課題の特定とAI戦略の策定】 経営層へのヒアリングを通じ、AIを活用した解決策とロードマップを策定。 【プロジェクト全体の設計・推進】 スコープ定義、技術選定、チーム組成、KPI設計など、プロジェクトの全フェーズを計画・実行。 【AIソリューションの実装マネジメント】 社内のAIエンジニアと密に連携し、開発の品質・進捗を管理。 【ステークホルダーとの合意形成】 経営層から現場担当者まで、多様な関係者と円滑なコミュニケーションをとり、変革を牽引。 【効果測定と継続的改善】 リリース後の効果を定量的に分析し、PDCAサイクルで事業インパクトを最大化。 ──────────── ■プロジェクト事例 ──────────── ・生成AI×RAGを活用した問い合わせ対応の自動化基盤の構築 ・Difyワークフローを活用した数千時間規模の事務オペレーション効率化 ・ChatGPTベースのチャット業務支援Botの開発・内製化支援 ・特定業務に特化したプロンプトライブラリの開発・展開 ──────────── ■このポジションで得られる、3つのキャリアインセンティブ ──────────── 1. PoCで終わらない、事業インパクトへのコミットメント PoCで終わらず、その先の売上向上やコスト削減といった事業成果まで徹底的にコミットします。 自身の介在価値を、事業の成功という最も明確な形で実感できる環境です。 2. 20代が主役。最短距離での非連続な成長 CEOは27歳、メンバーの大多数も20代。 年齢や役職を問わず、入社直後から大手企業の変革プロジェクトを任されるなど、最短距離であらゆる経験を積み、事業責任者レベルの視座と実行力を手に入れることができます。 3. 最先端AI × 徹底した効率化 国内に7社のみのDify公式パートナーとして、最先端のAI技術を駆使したコンサルティングが可能です。 さらに、 AIとオペレーション化で自社内業務を徹底的に自動化しており、メンバーひとりひとりが本質的な業務に100%集中できる環境を実現しています。 ──────────── ■応募の流れ ──────────── 1. カジュアル面談 　┗まずは右上の「応募する」ボタンから、カジュアル面談の申し込みをお願いします。 2. オンライン面接（1~2回） 　┗希望部署のマネージャーとオンラインで面接をします 3. 入社 ※一部、希望職種や状況によって異なる場合がございます。

クライアントのAIネイティブカンパニー化をリードしていただきます。 コンサルタントとしてクライアントの経営層と対峙し、AI時代における事業のあるべき姿を描くAX/DX戦略策定から、Dify等を活用したAIソリューションの実装・効果創出までを一気通貫で担っていただきます。 ──────────── ■お任せしたい業務概要 ──────────── クライアントのAIネイティブカンパニー化をリードしていただきます。 AX/DX戦略の策定から、AIネイティブBPR , AIエージェント実装などを上流から一気通貫でP/Lヒットに向けコミットします STEP 1：お客様の悩みを知る（課題のヒアリング） まずは「何に困っているのか」を、お客様のビジネスを深く理解しながら丁寧にヒアリングします。 「現場の担当者はこう言っているけれど、経営層が本当に解決したいことは何だろう？」と、表面的な課題だけではなくボトルネックを特定できるよう徹底的にヒアリングを行います。 STEP 2：AIを使った解決策を考える（ソリューション企画） ボトルネックを見立てた後、「AIの力で何ができるか」を企画します。 専門的なAIの知識は、社内のエンジニアチームが全面的にバックアップするのでご安心ください。 ビジネス視点から「どうすればお客様が本当に助かるか」「どんな機能があれば喜ばれるか」を考えていただきます。 STEP 3：プロジェクトを率いる（プロジェクト推進） 企画が固まったら、プロジェクトのリーダーとして計画を立て、ゴールまで導きます。 開発を進めるエンジニアと、お客様との「橋渡し役」として、円滑なコミュニケーションを取りながらプロジェクトを成功に導く、非常に重要な役割です。 STEP 4：成果を届け、次へ繋げる（効果測定・改善） 納品して終わり、ではありません。 導入後、「本当に業務は楽になったか」「売上は伸びたか」を数字で確認し、より良いものになるよう改善を続けます。 お客様の事業が目に見えて成長していく様子を間近で見られるのは、この仕事一番のやりがいです。 ──────────── ■この仕事で身につくもの ──────────── ・経営者の視点 社長や役員と同じ目線で課題を捉えることで、物事の本質を見抜く力が身につきます。 ・ビジネスを創る企画力 生成AIという最先端技術を駆使し、世の中にない新しい解決策を生み出す経験ができます。 ・人を動かす推進力 立場の違う多くの関係者をまとめ、一つのゴールに向かってチームを動かすリーダーシップが磨かれます。 ・アイデアを形にする実行力 企画倒れで終わらせず、最後までやり抜き、具体的な「成果」として世の中に送り出す経験を積むことができます。 ──────────── ■キャリアパス ──────────── 【1～2年後：プロジェクトマネージャー】 単一プロジェクトのP/L責任を持ち、チームを率いて事業成果を創出するリーダーへ。 【2～3年後：シニアマネージャー / 事業開発責任者】 複数プロジェクトを統括し、クライアント役員とのリレーションから新たなビジネスを創出。 あるいは、コンサルティングで見出した課題を解決する、バーティカルAIエージェントプロダクトオーナーとして、新規事業立ち上げをリードするキャリアも選択可能です。 ──────────── ■応募の流れ ──────────── 1. カジュアル面談 　┗まずは右上の「応募する」ボタンから、カジュアル面談の申し込みをお願いします。 2. オンライン面接（1~2回） 　┗希望部署のマネージャーとオンラインで面接をします 3. 入社 ※一部、希望職種や状況によって異なる場合がございます。

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社アップグレードは「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、"AIネイティブ"な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。従来のコンサルファームやSIerとは一線を画し、戦略から実装まで一気通貫で伴走支援しています。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタック開発を中核に、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業のAI環境構築を推進し、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。 急成長中のフェーズである当社で、クライアントの事業成長にフルコミットする「Forward Deployed Engineer (FDE)」として、戦略策定から実装、P/L改善まで一気通貫で伴走支援を実現する人材を募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ クライアントのAIネイティブカンパニー化をリードし、AX/DX戦略の策定からAIネイティブBPR、AIエージェント実装まで上流から一気通貫でP/Lヒットに向けコミットします。 【Forward Deployed Engineerとは】 コンサルタントでも、エンジニアでもなく、顧客のビジネス課題の最前線に立ち、戦略を描き、自ら手を動かしてAIソリューションを実装し、事業のP/Lが動く瞬間まで見届けるポジションです。 【具体的な業務内容】 ◎ 課題の発見と定義 経営層や現場担当者へのヒアリングを通じ、表層的な要望の奥にある「真のボトルネック」を特定します。ビジネス課題の構造化、KPI設計、課題優先度の設定などを行います。 ◎ AI戦略・ソリューションの設計 特定した課題に対し、生成AIや各種ツール（Dify等）をどう活用すれば解決できるか、技術的実現性とビジネスインパクトを両立させた戦略を策定します。AX/DX戦略の策定、AIネイティブBPRの設計、AIユースケースの選定と優先順位付け、ROI試算とP/Lインパクト予測を担当します。 ◎ プロトタイピングと実装 机上の空論で終わらせず、即座にプロトタイプを開発。社内AIエンジニアとスクラムを組み、自らも実装に関与しながら、ソリューションを迅速に構築します。RAGシステムの実装、AIエージェント開発、業務システムとの統合、UI/UX設計と実装などを行います。 ◎ プロジェクト推進と合意形成 プロジェクトマネージャーとして、スコープ、予算、スケジュールを管理。クライアント内の多様なステークホルダーと対話し、変革の旗振り役としてプロジェクトを成功に導きます。経営層へのレポーティング、社内調整とステークホルダーマネジメント、リスク管理と課題解決を担当します。 ◎ 効果測定と事業インパクト創出 リリース後の効果を定量的に分析し、高速でPDCAを回すことで、クライアントのP/Lに直接的なインパクトをもたらします。KPI測定と効果検証、継続的な改善提案、ユーザーフィードバックの収集と反映を行います。 【プロジェクト事例】 ◎ 大手製造業:AIネイティブ製品開発プロセス変革 従来3ヶ月かかっていた製品設計プロセスを、AIエージェントとRAGを活用し1ヶ月に短縮。開発コスト30%削減を実現。 ◎ 大手金融機関:AI活用カスタマーサポート高度化 顧客問い合わせ対応の自動化率を60%まで向上させ、年間数億円のコスト削減とNPS向上を両立。 ◎ 大手小売:AI需要予測システム構築 在庫最適化AIの導入により、過剰在庫を40%削減し、機会損失を25%改善。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール（Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等）費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ 経営層との距離の近さ 20代の役員も在籍し、社長・役員直下で働ける環境。経営の意思決定に近い立場で、会社の成長を体感できます。 ◎ チャレンジを推奨する文化 失敗を恐れず、新しいアプローチにチャレンジすることを推奨。高速でPDCAを回し、学びを次に活かす文化が根付いています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じてビジネスと技術の両軸で多様なキャリアパスを用意しています。 ■ ビジネスリーダー ◎ 1-2年目（プロジェクトマネージャー） 単一プロジェクトのP/L責任を持ち、チームを率いて事業成果を創出するリーダーへ成長します。大規模案件のプロジェクト推進、クライアント経営層との戦略ディスカッション、数千万円規模のプロジェクト予算管理を担当します。 ◎ 2-3年目（シニアマネージャー/事業開発責任者） 複数プロジェクトを統括し、クライアント役員とのリレーションから新たなビジネスを創出します。億円規模の大型案件の立ち上げ、新規クライアント開拓、部門横断のAI戦略策定支援などを担当します。 ■ プロダクトリーダー ◎ 2-3年目以降（バーティカルAIエージェント プロダクトオーナー） コンサルティングで見出した課題を解決する、業界特化型AIエージェントプロダクトの立ち上げをリードします。プロダクトビジョン策定、Go-to-Market戦略立案、プロダクト開発チームのリードを担当します。 ■ 技術スペシャリスト ◎ テックリード/ソリューションアーキテクト 技術的バックグラウンドを活かし、大規模AIソリューションのアーキテクチャ設計や技術戦略策定を主導します。

弊社は、クライアントの事業課題に対し、 "生成AIを駆使してP/Lヒットにコミットする"AIネイティブファームです。 その最前線に立つ Forward Deployed Engineer (FDE) として、 事業の未来を描く戦略策定から、AIソリューションの設計・開発・導入、 そして価値の最大化までを一気通貫で担っていただきます。 ──────────── ■お任せしたい業務概要 ──────────── クライアントのAIネイティブカンパニー化をリードしていただきます。 AX/DX戦略の策定から、AIネイティブBPR , AIエージェント実装などを上流から一気通貫でP/Lヒットに向けコミットします 【顧客課題のヒアリングとソリューション設計】 経営層や現場担当者へのヒアリングを通じて課題の核心を捉え、AIを活用した技術的な解決策とアーキテクチャを設計する。 【ハンズオンでの開発・実装】 Difyワークフローの構築はもちろん、Python等を用いたカスタム開発、API連携、データパイプライン構築などを自らの手で行い、ソリューションを形にする。 【導入/運用支援と価値の最大化】 開発したソリューションを顧客環境へ導入し、安定稼働を支援。 リリース後の効果を定量的に分析し、継続的な改善サイクルを回して事業インパクトを最大化する。 【自社プロダクトへのフィードバック】 現場で得た顧客ニーズや技術的知見を社内の開発チームにフィードバックし、 将来のSaaSプロダクト開発に貢献する。 ──────────── ■開発案件イメージ ──────────── ・最新生成AIモデル利用可、RAG機能付き、ワークフロー追加可能な汎用的な生成AI活用基盤の開発 ・RAG技術を用いた問い合わせ対応の効率化 ・AIエージェントによる特定業界の業務プロセス自動化（Dify, n8n等を活用した迅速な開発） ・LangGraph等を用いた、複雑な意思決定を行うマルチエージェントシステムの開発 ・OCR + LLMを活用した図面検索システムの開発 ・LLMによるデータ収集・分析業務の効率化 ──────────── ■キャリアパス ──────────── 【1～2年後：プロジェクトマネージャー】 単一プロジェクトのP/L責任を持ち、チームを率いて事業成果を創出するリーダーへ。 【2～3年後：シニアマネージャー / 事業開発責任者】 複数プロジェクトを統括し、クライアント役員とのリレーションから新たなビジネスを創出。 あるいは、コンサルティングで見出した課題を解決する、バーティカルAIエージェントプロダクトオーナーとして、新規事業立ち上げをリードするキャリアも選択可能です。 ──────────── ■応募の流れ ──────────── 1. カジュアル面談 　┗まずは右上の「応募する」ボタンから、カジュアル面談の申し込みをお願いします。 2. オンライン面接（1~2回） 　┗希望部署のマネージャーとオンラインで面接をします 3. 入社 ※一部、希望職種や状況によって異なる場合がございます。

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社アップグレードは「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、"AIネイティブ"な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。従来のコンサルファームやSIerとは一線を画し、戦略から実装まで一気通貫で伴走支援を実現。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタック開発を中核に、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業のAI環境構築を推進し、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。 今後、多数のAIエージェントやワークフローが活用される時代を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的なガバナンスを実現する顧客専用のAI基盤の展開を構想しています。 こうした将来において、フロントエンドからバックエンドまで横断的に実装できる人材の重要性はますます高まります。 そこで、「AI駆動開発」で高品質なAIソリューションのフルスタック開発をリードする、アプリケーションエンジニアを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ AIエージェントのコア開発からバックエンド、フロントエンド（UI/UX）までを「AI駆動開発」で一気通貫に実装。 AIによる高速なUIUX仮説検証、AI for QA（品質保証）も実践します。 【具体的な業務内容】 ◎ フルスタックアーキテクチャ設計 顧客の課題を技術要件に落とし込み、フロントエンドからバックエンドまで一貫したシステムを設計します。AI活用で設計品質を高めます。エンドツーエンドのシステムアーキテクチャ設計、LangGraphによるAIエージェントの状態管理・ノード設計、スケーラブルなバックエンドAPI基盤やUI/UXアーキテクチャの設計、データベース設計、標準技術スタックのアセット化などを担当します。 ◎ フルスタック実装 設計したアーキテクチャをもとに、フロントエンドからバックエンドまで実際のコーディングを行います。AI支援ツールで定型コードを自動生成し、複雑なビジネスロジックに集中。Next.js/Reactによるフロントエンド開発、Go/FastAPIによるバックエンドAPI開発、LangGraphでのマルチエージェント実装やRAGパイプライン構築、Streamlitによるプロトタイピングなどを担当します。 ◎ AI駆動開発と品質保証 AI支援ツールを活用しながら、高品質なコードと適切なテストカバレッジを維持します。コード生成後、人間がコードレビュー・設計判断を行い、テスト実装からCI/CDでの自動検証まで一貫した品質保証プロセスを実践します。 ◎ AIプロダクト・機能の企画立案 コンサルタントや顧客と直接ディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するAIソリューションの仕様を企画・立案します。顧客経営層との技術ディスカッション、実装工数とビジネス価値のトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。 【開発案件例】 ◎ 製造業:AI活用製品開発支援システム 数十万件の部品データベースから最適な部品を検索し、代替部品を提案するシステムを開発。Next.jsでの検索UI・部品比較ビュー、ベクトルDBによる高速検索API、LangGraphでの代替部品提案エージェント、既存基幹システムとの連携を実装。 ◎ サービス業:顧客要望最適プラン提案システム 複雑な条件から数千通りのプランを最適化するシステムを開発。Next.jsでの入力フォーム・プラン比較ビュー、LLM活用の要望解析API、LangGraphでのマルチプラン最適化、提案書自動生成(PDF出力まで自動化)を実装。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(アプリケーションエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のフルスタック開発を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でRAGやAIエージェントのコアロジック実装、Next.js/FastAPIでのUI/API開発を行います。 ◎ 2-3年目(リードエンジニア/フルスタックアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてシステム全体のアーキテクチャ設計や技術選定を主導。フロント、バックエンド、AIロジックまで横断的に関与し、AIエージェントのアーキテクチャ設計を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、”AIネイティブ”な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。 戦略から実装まで一気通貫で伴走支援するとともに、AI活用による「人月ビジネス」からの脱却を目指し、従来のコンサルファームやSIerとは差別化されたポジションを確立しています。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタックでのカスタム開発を中核にしつつ、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業の環境構築も実現し、様々な業界の大手企業からAI関連のプライム案件を依頼いただいております。 また、多数のAIエージェントやワークフローが活用される将来を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的な統制を実現する顧客専用のAI基盤の展開も構想しています。 こうした将来において、大手企業のセキュリティ/可用性要件を満たすAIインフラ基盤の設計・構築の重要性はますます高まります。 そこで、エンタープライズ環境（オンプレミス/HA構成）を設計・構築し、AI駆動開発で高品質なAI基盤を実現する、インフラエンジニアを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ エンタープライズ（オンプレ/HA）環境の構築からAI基盤のIaC化までを「AI駆動開発」で一気通貫に構築。 AIによるIaCコード生成や構成管理の自動化も実践します。 【具体的な業務内容】 ◎ AI・LLM基盤の設計と最適化 顧客の課題を技術要件に落とし込み、スケーラブルかつ高可用性なAI基盤を設計します。 エンタープライズ要件を満たすAI基盤のアーキテクチャ設計、オンプレミス/ハイブリッドクラウド環境の設計、高可用性(HA)構成・ディザスタリカバリ(DR)設計、マルチクラウド対応基盤の設計、標準技術スタックのアセット化などを担当します。 Claude/ChatGPTでHA構成設計書のSPOF(単一障害点)を洗い出し、設計品質を高めます。 ◎ インフラ構築・IaC実装 設計したアーキテクチャをもとに、実際のインフラ構築を行います。 GitHub CopilotやClineでIaCコードを自動生成し、複雑なアーキテクチャ設計に集中。 Terraformを用いたIaCによる自動化、コンテナ基盤の構築・運用、セキュリティ基盤構築、AIワークフロー/エージェント実装支援などを担当します。 自社アセットをAIに参照させることで、社内標準に沿った一貫性のある実装を実現します。 ◎ AIを活用した運用自動化（AI for Infrastructure） インフラ運用プロセス自体もAI/DXで自動化・効率化します。Cursor/ClineでIaCコードを自動生成し、Claude Codeが構成ドリフトやセキュリティ脆弱性を自動検出。人間は論理的な問題やアーキテクチャの妥当性検証に集中します。 ◎ AIインフラソリューションの企画立案 コンサルタントや顧客と直接ディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するAI基盤の仕様を企画・立案します。顧客経営層との技術ディスカッション、コストとパフォーマンスのトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。 【開発案件例】 ◎ 製造業 AI部品検索・製品開発支援基盤(オンプレミス) 膨大な部品データベースからAIで最適な部品を検索する基盤をオンプレミスで構築。VectorDBクラスタのHA構成で高可用性を確保し、物理サーバー設計、ネットワーク冗長化、ストレージ最適化を担当しました。 ◎ サービス業 顧客条件最適化プラン提案基盤(ハイブリッド) 顧客条件から最適プランを自動提案するハイブリッドAI基盤を構築。オンプレミスの既存データベースとクラウドのAI処理基盤を統合し、専用線とVPN冗長構成でセキュアな接続を実現しました。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(インフラエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のインフラ構築を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でエンタープライズ要件を満たすAI基盤の設計・構築を行います。 ◎ 2-3年目(リードインフラエンジニア/AIプラットフォームアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてAI基盤のアーキテクチャ設計や技術選定を主導。HA構成やマルチクラウド環境の設計を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社アップグレードは「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、"AIネイティブ"な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。従来のコンサルファームやSIerとは一線を画し、戦略から実装まで一気通貫で伴走支援を実現。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタック開発を中核に、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業のAI環境構築を推進し、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。 今後、多数のAIエージェントやワークフローが活用される時代を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的なガバナンスを実現する顧客専用のAI基盤の展開を構想しています。 こうした将来において、AWS, GCPなどのマルチクラウド環境を活用したスケーラブルで高効率なAI基盤を設計・構築はますます重要性を増していきます。 そこで、このAI基盤を一気通貫に設計・構築する、【クラウドエンジニア】ポジションを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ AWS/GCPを中心としたマルチクラウド環境におけるAI・LLM基盤の設計・構築を「AI駆動開発」で一気通貫に担当。 AIによるIaCコード生成やクラウド最適化も実践します。 【具体的な業務内容】 ◎ AI・LLMシステムの設計と最適化 マルチクラウド環境でスケーラブルかつ高可用性なAI基盤を設計します。 AI・LLM基盤のアーキテクチャ設計、高可用性(HA)構成・ディザスタリカバリ(DR)設計、LLMOps環境の設計、クラウドサービスの選定・最適化、標準技術スタックのアセット化などを担当します。 Claude/ChatGPTにアーキテクチャ設計書を読み込ませ、ボトルネックやリスクを指摘し、設計品質を高めます。 ◎ クラウドインフラ構築・IaC実装 設計したアーキテクチャをもとに、実際のクラウドインフラ構築を行います。 GitHub CopilotやClineでIaCコードを自動生成し、複雑なアーキテクチャ設計に集中。 Terraformを用いたIaCによる自動化、セキュリティ基盤構築、コンテナ基盤の構築・運用、AIワークフロー/エージェント実装支援、クラウドネイティブアーキテクチャの実装などを担当します。 自社アセット(過去の汎用コード)をAIに参照させることで、社内標準に沿った一貫性のある実装を実現します。 ◎ SRE・LLMOpsによる運用最適化 AI基盤の継続的な品質保証と改善を担います。 LLMOps基盤の構築・運用(レートリミット管理、トークン消費量監視、コスト最適化、モデルバージョン管理)、Observability基盤の構築、CI/CDパイプラインの整備、運用自動化などを実践します。 ◎ AIクラウドソリューションの企画立案 コンサルタントや顧客と直接ディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するクラウドAI基盤の仕様を企画・立案します。 顧客経営層との技術ディスカッション、コストとパフォーマンスのトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。 【開発案件例】 ◎ 製造業 AI部品検索・製品開発支援基盤 膨大な部品データベースから最適な部品を検索するAI基盤を構築。VectorDBで類似部品の高速検索を実現し、Kubernetes上でスケーラブルな検索基盤を実装。TerraformによるIaC管理とLLMOps基盤の構築を担当。 ◎ サービス業 顧客条件最適化プラン提案基盤 複雑な条件から最適プランを自動提案するAI基盤を構築。サーバーレスアーキテクチャで高速処理を実現。AWS + GCPのマルチクラウド構成による安定運用を担当。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(クラウドエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のクラウドインフラ構築を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でマルチクラウド環境でのAI基盤の設計・構築を行います。 ◎ 2-3年目(リードクラウドエンジニア/AIプラットフォームアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてAI基盤のアーキテクチャ設計や技術選定を主導。LLMOps環境の設計やマルチクラウド構成の最適化を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、”AIネイティブ”な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。 戦略から実装まで一気通貫で伴走支援するとともに、AI活用による「人月ビジネス」からの脱却を目指し、従来のコンサルファームやSIerとは差別化されたポジションを確立しています。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタックでのカスタム開発を中核にしつつ、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業の環境構築も実現し、様々な業界の大手企業から、AI関連のプライム案件を依頼いただいております。 また、多数のAIエージェントやワークフローが活用される将来を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的な統制（ガバナンス）を実現する顧客専用のAI基盤の展開も構想しています。 こうした将来において、AIの能力を最大限に引き出すデータ基盤の構築はますます重要になっていきます。 そこで、AIの「回答精度」と「知識」を担うVectorDB・RAG基盤の構築をリードする、【AIデータエンジニア】ポジションを募集します ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ VectorDBの選定・設計・チューニングからRAG自動評価（RAG Evals）基盤の構築までを「AI駆動開発」で一気通貫に実装。 AIによるETLコード生成や高速なデータ基盤提供も実践します。 【具体的な業務内容】 ◎ データアーキテクチャ設計とデータ基盤構築 顧客の課題を技術要件に落とし込み、スケーラブルなデータ基盤を設計します。高精度RAGアーキテクチャの設計(ハイブリッド検索、Embedding選定、チャンキング戦略)、VectorDB/SQL/NoSQLを組み合わせた大規模データ基盤の設計、データパイプライン・ETLアーキテクチャの設計、データモデリング、標準技術スタックのアセット化などを担当します。Claude/ChatGPTを活用した設計レビューやCursor/Claude CodeによるETLコードの初期案生成で、設計品質を高めます。 ◎ データパイプライン実装・RAGシステム開発 設計したアーキテクチャをもとに、実際のデータパイプラインとRAGシステムを実装します。GitHub CopilotやClineでETLコードを自動生成し、Pythonを用いたデータパイプライン・ETL処理の開発、VectorDBの選定・構築・チューニング、RAGシステムのコアロジック実装、Dify/n8nを用いたデータ連携ワークフロー構築などを担当します。自社アセット(過去の汎用コード)をAIに参照させることで、社内標準に沿った一貫性のある実装を実現します。 ◎ AIを活用したデータ品質保証(AI for Data QA) データ品質保証プロセス自体もAI/DXで自動化・効率化します。RAGの回答精度を自動評価する仕組み(RAG Evals)の構築・運用、AIによるデータ品質チェック、データパイプラインの監視基盤構築、VectorDBのパフォーマンスモニタリング、データガバナンスなどを担当します。 ◎ AIデータソリューションの企画立案 コンサルタントや顧客と直接ディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するデータ基盤の仕様を企画・立案します。 【開発案件例】 ◎ 製造業 部品データ統合・検索最適化パイプライン サイロ化された部品データを統合し、AI検索に最適化したデータパイプラインを構築。データクレンジングと正規化により、高精度な部品検索と代替提案を実現。 ◎ サービス業 プラン最適化データ基盤 顧客条件とプランデータを統合し、最適化アルゴリズムに最適なデータ構造を構築。リアルタイムでプラン評価を行い、数千通りから最適なプランを瞬時に絞り込むデータパイプラインを実装。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(データエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のRAGシステム・データ基盤構築を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でVectorDB・RAG基盤の構築を行います。 ◎ 3-4年目(リードデータエンジニア/データアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてデータアーキテクチャ設計や技術選定を主導。高精度RAGの設計やデータガバナンスの構築を担当します。 ◎ 5年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤のデータ設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 3年目以降(AXコンサルタント/PM) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社アップグレードは「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、"AIネイティブ"な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。従来のコンサルファームやSIerとは一線を画し、戦略から実装まで一気通貫で伴走支援を実現。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタック開発を中核に、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業のAI環境構築を推進し、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。 今後、多数のAIエージェントやワークフローが活用される時代を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的なガバナンスを実現する顧客専用のAI基盤の展開を構想しています。 こうした将来において、AIエージェントを支えるバックエンド・API基盤の実装はますます重要になっていきます。 そこで、「AI駆動開発」で高品質なAIソリューションのバックエンド構築をリードする、【バックエンドエンジニア】ポジションを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ AIエージェントのコアロジックからスケーラブルなAPI基盤まで、バックエンド全体を「AI駆動開発」で実装し、高品質な開発を実現します。 【具体的な業務内容】 ◎ アーキテクチャ設計と標準化 顧客の課題を技術要件に落とし込み、スケーラブルなシステムを設計します。 Claude/ChatGPTを活用した設計レビューやCursor/Claude CodeによるAPI仕様の初期案生成で、設計品質を高めます。 LangChainベースのLangGraphによるAIエージェントの状態管理・ノード設計、スケーラブルなバックエンドAPI基盤の設計、データベース設計、標準技術スタックのアセット化などを担当します。 ◎ バックエンド実装・AIエージェント開発 設計したアーキテクチャをもとに、実際のコーディングを行います。 GitHub CopilotやClineで定型コードを自動生成し、Go/FastAPIによるバックエンドAPI開発、LangChainベースのLangGraphでのマルチエージェント実装、RAGパイプライン構築、コンテキストエンジニアリングなどを担当します。 自社独自のコンテキストを蓄積したアセットを活用し、AIによるテスト・リファクタリングまでCI/CDに統合します。 ◎ セキュリティと品質保証 AI支援ツールを活用しながら、高品質なコードと適切なテストカバレッジを維持します。Cursor/Cline/GitHub Copilotでコード生成後、人間がコードレビュー・設計判断を行い、セキュリティ実装、テスト実装からCI/CDでの自動検証まで一貫した品質保証プロセスを実践します。 ◎ AIプロダクト・機能の企画立案 ビジネス課題を解決するAIソリューションのバックエンド仕様を企画・立案します。 クライアンとの技術ディスカッション、実装工数とビジネス価値のトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。 【開発案件例】 ◎ 製造業:AI活用製品開発支援システム 数十万件の部品データベースから最適な部品を検索し、代替部品を提案するシステムのバックエンドを開発。ベクトルDBによる高速検索API、LangGraphでの代替部品提案エージェント、既存基幹システムとの連携を実装。 ◎ サービス業:顧客要望最適プラン提案システム 複雑な条件から数千通りのプランを最適化するシステムのバックエンドを開発。LLM活用の要望解析API、LangGraphでのマルチプラン最適化、プランマスタ管理API、提案書自動生成機能を実装。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(バックエンドエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のコア実装を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でAIエージェントのコアロジック実装、Go/FastAPIでのAPI開発を行います。 ◎ 2-3年目(リードエンジニア/AIアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてAIエージェントのアーキテクチャ設計や技術選定を主導。スケーラブルなAPI基盤の設計を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、”AIネイティブ”な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。 戦略から実装まで一気通貫で伴走支援するとともに、AI活用による「人月ビジネス」からの脱却を目指し、従来のコンサルファームやSIerとは差別化されたポジションを確立しています。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタックでのカスタム開発を中核にしつつ、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業の環境構築も実現し、様々な業界の大手企業から、AI関連のプライム案件を依頼いただいております。 また、多数のAIエージェントやワークフローが活用される将来を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的な統制（ガバナンス）を実現する顧客専用のAI基盤の展開も構想しています。 こうした将来において、AIを活用しながら現場が使いやすいUI/UXを実装するスピードはますます重要になっていきます。 そこで、「AI駆動開発」で高品質なAIソリューションのUI/UX構築をリードする、【フロントエンドエンジニア】ポジションを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ AIを活用したUI/UX設計と高速な仮説検証をリードし、AIエージェントが動作するフロントエンドを実装。 AIによる高速なUI/UXプロトタイピング、AI for QA（品質保証）も実践します。 【具体的な業務内容】 ◎ AIを活用したUI/UX設計と高速な仮説検証 AIを活用した高速プロトタイピングで使いやすいUI/UXを設計します。Figma/v0/Claude等のAIツールを活用したワイヤーフレーム生成やコンポーネント実装で、設計から実装までのリードタイムを短縮。Figma/v0/Streamlitを用いた高速プロトタイピング、AIエージェントとの連携を考慮したコンポーネント設計、デザインシステムの構築などを担当します。 ◎ フロントエンド実装 設計したUI/UXをもとに、実際のコーディングを行います。GitHub CopilotやClineでコンポーネントやスタイリングを自動生成し、複雑なインタラクションやAI連携ロジックに集中。Next.js/Reactによる高機能Webアプリケーション開発、Streamlitによるプロトタイプ・デモアプリ開発、バックエンド(FastAPI/Go)との連携などを担当します。自社アセット(過去のUIコンポーネント)をAIに参照させることで、社内標準に沿った一貫性のある実装を実現します。 ◎ AI駆動開発と品質保証 AI支援ツールを活用しながら、高品質なコードと適切なテストカバレッジを維持します。Cursor/Cline/GitHub Copilotでコード生成後、人間がコードレビュー・設計判断を行い、テスト実装からCI/CDでの自動検証まで一貫した品質保証プロセスを実践します。 ◎ AIプロダクト・機能の企画立案 コンサルタントや顧客と直接ディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するAIソリューションのUI/UXを企画・立案します。顧客経営層との技術ディスカッション、実装工数とビジネス価値のトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。 【開発案件例】 ◎ 製造業: AI活用製品開発支援システムのUI/UX 膨大な部品データベースから最適な部品を検索するシステムのフロントエンドを開発。検索UI、リアルタイム検索結果表示、部品比較ビュー、AIによる代替部品提案の可視化を実装しました。 ◎ サービス業: 顧客要望最適プラン提案システムのUI/UX 複雑な条件から最適プランを提案するシステムのフロントエンドを開発。入力フォーム最適化、AIによるリアルタイム提案表示、プラン比較ビュー、提案理由の可視化を実装しました。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(フロントエンドエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のUI/UX開発を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でAIソリューションの「顔」となるUI/UXの設計・実装を行います。 ◎ 2-3年目(リードフロントエンドエンジニア/UI/UXアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてUI/UXのアーキテクチャ設計や技術選定を主導。デザインシステムの構築を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、UI/UXの標準化、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。