転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録（無料）が必要です
| 部署・役職名 | Lead AI Engineer（AI Solution Lead）／Japan |
|---|---|
| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
Lead AI Engineer（AI Solution Lead）／Japan AIでビジネス変革を推進する、AIソリューションリードポジション ポジション概要 ビジネス部門のアイデアを具体的なAIソリューションへ変換し、企画・要件定義・アーキテクチャ設計・開発リード・本番展開まで一貫して推進するポジションです。 単なる開発者ではなく、AI技術とビジネス課題の橋渡し役として、Build vs Buy判断、ステークホルダー調整、技術戦略策定まで担うPrincipal Engineer／Lead Engineer相当の上位専門職です。 主な業務 •ビジネス課題の整理、要件定義、MVP設計 •AIソリューション／アーキテクチャ設計 •Build vs Buy判断、技術選定支援 •Azure環境でのAIアプリ・LLMソリューション開発リード •開発チームの技術リード、設計・コードレビュー •IT、ビジネス、セキュリティ、ベンダー等のステークホルダー調整 Role Purpose The Lead AI Engineer acts as the bridge between business stakeholders and engineering delivery. Many business teams begin with an idea rather than detailed requirements; this role leads structured discovery, translates business pain points into manageable requirements, proposes practical solution options, and guides the team from MVP definition through build and delivery. Key Responsibilities Lead business requirement definition workshops; ask the right questions to uncover user pain points, operational constraints, success metrics, and decision criteria. Translate high－level ideas into clear user stories, acceptance criteria, solution scope, MVP definition, delivery roadmap, and backlog priorities. Create audience－appropriate visual materials such as solution diagrams, process flows, architecture views, MVP comparisons, and decision papers. Facilitate multi－round discussions with business, IT, risk/compliance, security, architecture, and vendor teams to align on feasible solutions. Support build－vs－buy analysis, including technical feasibility, integration complexity, maintainability, delivery risk, operating model, and cost considerations. Lead hands－on solution design and delivery for Azure/cloud－based AI and agentic applications. Provide technical leadership across Python, data pipelines, LLM orchestration, CI/CD, containerization, and cloud－native engineering practices. Guide engineers through design reviews, code reviews, testing strategy, deployment readiness, production support planning, and continuous improvement. Ensure agile delivery discipline: sprint planning, backlog refinement, dependency tracking, stakeholder demos, and transparent status communication. |
| 労働条件 |
◆待遇 雇用形態： 正社員 就労形態 ハイブリッド（在宅勤務） 給与： 経験・能力などに応じて、当社規定により決定 勤務地 東京 その他待遇： 交通費全額支給、各種社会保険完備、退職金制度 休日休暇： 完全週休2日（土日）、祝日、連続、年末年始、有給、慶弔、特別休暇 ◇労働時間 ・09:00～17:00 1日7時間 ※休憩1時間 ・残業 あり ◇休日 ・121日（土日祝、年末年始5日） ・有給休暇：5日または10日（入社日により異なります） ・その他：葬祭休暇、特別休暇連続5日 ◇通勤手当：規定による全額保証 ◇退職手当：あり ◇寮・社宅：雇用条件による ◇社会保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 ◇その他：確定拠出年金（キャッシュバランスプラン）、確定給付型年金、 財形貯蓄 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 求められるスキル•ビジネス課題を技術ソリューションへ変換する能力 •Python、AI/ML、LLM、データパイプライン経験 •Azure等クラウド環境での開発経験 •API、マイクロサービス、CI/CD、Docker/Kubernetes経験 •RAG、Prompt Engineering、AIエージェント関連知識 Required Technical Skills Cloud－based solutioning and development experience; Azure experience strongly preferred, with AWS or Google Cloud also valuable. Python application development for backend services, automation, AI/ML workflows, or data processing. Data engineering experience, including data pipelines, ETL/ELT patterns, API integration, data quality checks, and secure data handling. Experience with LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen, or similar agentic/LLM application frameworks. Practical understanding of LLM usage, including prompt engineering, context engineering, evaluation, guardrails, retrieval－augmented generation, and model behavior analysis. CI/CD experience using GitHub Enterprise, GitHub Actions, Azure DevOps, or equivalent tooling. Containerization and orchestration experience using Docker and Kubernetes. API design, microservices, authentication/authorization, observability, logging, and operational monitoring fundamentals. Understanding of enterprise security, privacy, compliance, and production change－management expectations. MVP definition and delivery planning: ability to identify the minimum viable product, define scope boundaries, prioritize features, validate assumptions, and create a practical roadmap from prototype to production delivery. Model Context Protocol （MCP） understanding and hands－on ability to design secure tool/resource integration patterns for agentic applications. Required Leadership ＆ Soft Skills Strong consultative communication: able to guide business users who do not yet have detailed requirements. Business empathy and problem－framing: able to understand pain points in business terms before jumping to technology. Facilitation and negotiation skills across business, technology, risk, compliance, architecture, and vendor stakeholders. Ability to simplify complex AI/cloud topics for non－technical audiences and provide enough depth for engineering teams. Proactive ownership mindset; comfortable driving ambiguous topics to concrete decisions and deliverables. Coaching mindset: able to mentor junior engineers and improve team delivery capability. Strong written communication for decision papers, diagrams, requirements, status updates, and executive summaries. Area Expected Capability Discovery Lead workshops, clarify business pain points, define measurable outcomes, and convert ideas into requirements. Solutioning Create options, diagrams, MVP scope, architecture approach, and recommendation for build/buy decisions. Delivery Lead agile execution, code/design review, CI/CD readiness, release planning, and production handover. 【歓迎（WANT）】 歓迎経験•保険・金融業界経験 •海外チームとの協業経験 •MCP（Model Context Protocol）やAIエージェント開発経験 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/08/24 |
| 求人番号 | 9435334 |
採用企業情報
- 企業名は会員のみ表示されます
- 会社規模5001人以上
この求人の取り扱い担当者
-
- ?
- ヘッドハンターの氏名は会員のみ表示されます
会社名は会員のみ表示されます
-
- 金融 コンサルティング IT・インターネット
-
- 求人企業との強力なパイプを持っています。特にIT業界につきましてはIBM勤務時代より現在に至るまで、業界の変化を見てきており、業界各社の状況など常に最新情報を捉えております。
- (2014/11/19)
転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録（無料）が必要です