ヘッドハンター案件

最終更新日:2026/09/16

AI活用システムの設計・実装を主導するテックリード候補(フルリモート)

800万円〜1,200万円

SE(Web・オープン系) プロジェクトリーダー(Web・オープン系)

教育 ソフトウエア

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仕事内容

【この募集について】 顧客ごとの課題に合わせて、AIやデータを使うシステムをゼロから組み立てる部署での募集です。既製パッケージの設定作業ではないため、何で解くかを決めるところから始まります。選択肢は生成AIだけではありません。機械学習、統計モデル、ルールベース、従来型のシステムまで同じ土俵に並べて比べます。課題によってはAIを使わない判断が正解になる。それを言えることを大切にしている部署です。 【募集の背景】 機械学習や生成AIを選んだとき、品質の作り方が変わります。同じ入力でも出力が揺れるため、テストは合否だけで割り切れません。精度が何割なら本番に出してよいかは、業務側と一緒に決めるしかない。前提がここまで変われば、担い手は簡単には育ちません。設計から評価まで通せる書き手は、いまも限られます。開発の進め方も変わりつつあります。AI支援開発を前提としたプロセスへ移っており、生成されたコードをどうレビューし、どこまで責任を持つかをチームの標準として整え直している最中です。担当技術領域の設計から評価までを主導し、技術チームを引っ張る役割を担っていただきます。 【仕事の内容】 ・担当領域の要件を技術要件へ翻訳し、設計から実装、テスト、リリースまで一貫して進める ・何で解くかを判断し、その根拠を説明する。性能、コスト、保守性、セキュリティを踏まえて設計する ・出力が揺れる前提での評価設計。評価データと指標を決め、精度を継続して計測する ・技術リスクとトレードオフをPMへ伝え、意思決定の材料をつくる ・技術タスクを分解してメンバーへ渡し、コードレビューと設計レビューを行う。若手の技術支援も担う ・AI支援開発をチームの生産性につなげる。生成コードの品質やセキュリティを検証する仕組みを整え、進め方を再現できる型にする 経験と志向によっては、プロジェクト全体の技術方針やアーキテクチャ、品質と運用性まで責任を持つ役割へ進む道もあります。開発環境はモダンな技術スタックとクラウドを採用しており、使う技術は顧客の環境と課題に応じて選びます。 【このポジションの魅力】 ・誤りが起きる前提でAIを業務に載せる設計を、本番運用まで通せます。評価の設計、ガードレール、人の確認を挟む仕組み、権限とデータ保護、モデル更新への追従まで扱います ・案件ごとに、土台の構成から自分たちで決められます。データの持ち方や処理の分け方も、要件を見てから設計します。できあいの製品に設定値を入れて終わる仕事ではありません ・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。ひとつの手法に閉じない経験は、技術の潮目が変わったときに効いてきます ・AIと人でどう開発チームを組むかを、部署の標準づくりとして設計できます ・育成の事業と接点があり、顧客側エンジニアへの技術移管や育成に関わる機会があります ・フルリモートとフレックス、副業可。働く時間と場所の裁量が大きい環境です

労働条件

雇用形態は正社員。試用期間は3ヶ月で、期間中も条件は変わりません。フレックスタイム制(標準労働時間8時間)で、フレキシブルタイムは早朝から深夜まで設定されています。在宅勤務の回数に制限はなく、副業も可能です。休日は完全週休2日制(土日)と祝日、年間休日120日以上。入社時に有給休暇を付与し、育児休暇、忌引、生理休暇、看護休暇などの制度があります。稼働の裁量が大きいため固定残業制を採用しており、時間外45時間分を含みます。昇給は年2回、賞与も年2回。在宅環境の備品購入支援、書籍購入支援、研修・資格費用の補助、育児サービス費用の補助といった制度を用意しています。社会保険は完備。受動喫煙対策は屋内禁煙です。

応募資格

必須(MUST)

・Webアプリやシステムの設計から実装、運用までを一貫して担った実務経験(3年以上が目安) ・顧客や事業部門と直接やり取りし、要望を技術要件へ落とし込んだ経験 ・Gitでのチーム開発と、コードレビューの実務 ・生成AIによるコーディング支援を日々の開発に組み込み、自身の生産性を上げている状態 ※AIそのものを作った経験(検索連携の実装、エージェント設計、機械学習モデルの構築など)は必須ではありません。Web開発の土台があり、AI支援開発を使いこなしていれば、入社後のキャッチアップで間に合います。4つ目の条件は「何をつくったか」ではなく「どう開発しているか」を指します。

歓迎(WANT)

・生成AIやLLMを使ったシステムの実装、導入経験(検索連携、エージェント、プロンプト設計、評価の設計など) ・出力が揺れる前提での評価設計、テスト設計の経験 ・機械学習や統計モデルの構築と運用(需要予測、異常検知、最適化、スコアリングなど) ・課題に応じて手段を選んだ経験。AIを使わない判断をしたことがある方も歓迎します ・人の確認を挟む仕組みやガードレールなど、誤りを前提とした設計の経験 ・クラウド環境でのインフラ構築、運用、MLOpsの経験 ・テックリードや技術チームのリード経験 ・顧客側エンジニアへの技術移管、育成の経験。導入後の定着支援に関わった経験 ・研修講師や社内勉強会の運営など、人に教える活動の経験

採用企業情報

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求人番号:10243946

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