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求める人材: ＜必須要件＞ AI案件（LLM)での実務経験（直近1年以上）: ・開発・運用・保守またはアーキテクチャ設計の経験

求める人材: ＜必要経験＞ ・機械学習、ディープラーニング等に関する知識 ・画像、自然言語、データ分析等の人工知能技術を活用した経験 ・AI、データ分析プロジェクトの要件定義やプロジェクト推進における顧客との折衝経験 ＜歓迎条件＞ ・複数のBIツール導入・利用の経験 ・ビックデータ処理（データ蓄積・収集・分析）基盤のアーキテクチャ設計・構築スキル

求める人材: ・アジャイル開発もしくはウォーターフォール開発でのプロジェクト経験 ・ソフトウェア開発プロジェクトにおけるPM経験 ・Webアプリケーションの開発経験もしくはパブリッククラウド(AWS/GCP/Azureなど)での構築経験 ・生成AIもしくはデータ基盤に関する知見(実務経験があれば尚可)

求める人材: 【必須要件】※以下いずれか ・クライアントワークの経験があること（提案、案件推進） ・データ基盤、MLOps 基盤構築のプロジェクト推進 ・データサイエンティス、基盤エンジニア、開発エンジニアと協力しながらの推進 ・データ基盤、MLOps 基盤に対するコンサルティングプロセスの理解 ・データ基盤、ETL等の基本知識 ・機械学習のプロセスを踏まえたうえでの MLOps の基本知識 ・クラウド（AWS、GCP、Azure 等）のサービスに関する基本知識 ※いずれかのクラウドについては、実務経験があり、深い知識を有していることが望ましい）

求める人材: ・アジャイル開発もしくはウォーターフォール開発でのプロジェクト経験 ・要件定義、技術選定、アーキテクチャ設計の経験 ・Webアプリケーションの開発経験

求める人材: ＜必須要件＞※下記いずれか ・プロジェクトマネジメントのご経験がある方 ・S/4 HANAの導入経験をお持ちの方 ＜歓迎要件＞ ・会計領域、FI/CO領域の知見、ご経験がある方 ・製造業における販売管理や生産管理、SD/MM領域の知見、ご経験がある方 ・SAP認定コンサルタント資格保有者 ・グローバルロールアウトもしくはロールインのご経験がある方

求める人材: 【応募条件】 ■必要な経験（必須） ・システム開発経験・各種業務システムの 導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、 インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、 移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、 運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、 若しくはすべての工程の経験 ■活かせる経験（歓迎） ・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, 等) ・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAG アーキテクチャを利用した生成AIシステム開発、 等)に関する知識と実務経験 ・データサイエンティストとしてデータ分析に 関する知識と実務経験 ・PythonやJavaなどのプログラミング言語への精通と、 ソリューション、フレームワーク、ライブラリ(例： TensorFlow、PyTorch、Keras)の実務経験 ・アジャイル開発に関する知識と実務経験 ・クラウドサービスおよびクラウドネイティブ技術に関する知識 ・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性の AIソリューションを設計、実装、管理する能力 ・オフショア開発および開発管理に関する実務経験 ・英語(ビジネスレベル) ※補足：AI技術に関わる経験は必須ではありません。 システム開発における素地があり、 新しい技術や働き方に意欲があれば、 入社後にキャッチアップできるように育成、サポートします。

求める人材: ＜必須要件＞※下記いずれか ①サイバー戦略人材 ・グローバルのサイバー戦略、ゼロトラスト対応など、戦略レベルのサイ バー領域経験 ②攻撃サイド(Red Team) ・脅威ペネトレーションテストやRedTeamオペレーション等、攻撃者サイド からの脆弱性監査及び対策策定経験 ③防御サイド(Blue Team)※いずれか ・監視強化・改善に伴う、ソリューション(EDR、SIEM、SORA、CASB等)導入、MITERATTACKやSOC-CMMを用いたアセスメント経験 ・IAM、ITAMの有識者 ・クラウドセキュリティに特化した人材 ・SASE構築経験 ④法令・アセスメント ・中国サイバー法規制やNIST SP800,CAT評価などの、ガバナンスを含 めたサイバーセキュリティのアセスメント経験 ⑤SOC,SIRT ・SOC（監視部隊）、C-SIRT(対応判断部隊)などの経験者ないし、構築 経験

求める人材: 【必須スキル】 ハードウェア領域においてメカ設計またはエレキ設計いずれかの実務経験2年以上 ┗経験のない領域についても知識/知見があり、自ら手を動かして推進できる事 特定の開発テーマに対し自ら計画を立てて完遂した経験（規模・チーム有無は不問） 【歓迎スキル】 組込領域（ファームウェア／制御）の経験 量産設計、量産立ち上げの経験 外注先を使った開発の実務経験（仕様提示、進捗管理）

求める人材: ＼第二新卒歓迎・業界未経験歓迎／ ◎こんな方にフィットします ・経営企画やAIの活用に、 強い関心がある方 ・顧客と同じ目線で、課題に 向き合える方 ・自ら手を動かして形にしたい方 ・変化をつくる仕事に挑戦したい方 ⭐ 日本企業の経営を変えたい方を 歓迎します。 ※学歴・社会人経験は問いません。 年齢制限：あり 年齢の制限事由：例外事由3号のイ・35歳未満（長期勤続によるキャリア形成のため）

求める人材: ＜必須要件＞※下記いずれか ・AI/機械学習領域でのリーダーシップ経験（PdM・TechLead・Head of DS/MLなど） ・プロダクト戦略からモデル実装・MLOpsまで一気通貫での実務経験 ・事業成長とAI技術の接点を描ける戦略思考・技術理解 ・データサイエンスチームの立ち上げ・マネジメント経験 ＜歓迎要件＞ ・LLM/生成AI・ディープラーニングを用いたプロダクト開発経験 ・SaaS / B2B プロダクトでのAI活用経験 ・CxO・VP・リーダーとしてのチーム組成・戦略立案経験

求める人材: ＜必須条件＞ ・高いコミュニケーション能力（特に論理力） ・プロジェクトマネジメント（計画/監視/推進）経験 ＜歓迎条件＞ ・コンサル/ＳＩ/ゲーム業界以外の知見/経験

求める人材: ＜必須＞ ・コンサルティング経験 ┗ITコンサルティング・SIer・事業会社DX推進等での上流工程(AI戦略・データ戦略・業務設計・DXロードマップ)の主担当経験が5年以上あること ・技術的要素 ┗データモデリング・業務プロセス設計・AI/LLM関連技術(RAG・ナレッジグラフ・エージェント設計等)の概念理解と顧客説明・設計判断ができるレベルの知識を持つこと ┗専門家チームの成果物を適切にレビューできる技術的素養を持つこと ・マネジメント経験 ┗プロジェクトリードまたは3名以上のチームマネジメント経験があること ・顧客対応 ┗事業部門責任者・経営層クラスとの折衝・合意形成の主担当経験があること ＜歓迎＞ * データ戦略・AI戦略の立案・実行支援経験 * ナレッジマネジメント・業務オントロジー・ナレッジグラフへの理解と実務経験 * 製造業・金融・流通等の特定業種における深いドメイン知識 * 固定価格・成果物ベースのデリバリー経験 * AIエージェント設計・LLMシステムの実案件経験 求める人物像 専門技術の深さを持ちながら、それを顧客の経営言語に翻訳できる人物です。「自分が一番詳しい」という専門家の姿勢から「最高のチームを率いて顧客に価値を届ける」という姿勢への転換を自然にできることが重要です。 以下に共感できる方を特に歓迎します。 * 経営とAI・データをつなぐ「最上流」の仕事にやりがいを感じており、「戦略を描くだけ」でも「実装するだけ」でもなく、一気通貫で価値提供したいと考えている * スペシャリストとして深い経験を積んできたが、今後はより広く・高い視点でチームと顧客をリードする仕事がしたいと考えている * AIエージェント・LLM・ナレッジグラフという急速に進化する技術領域の最前線で、実案件に携わり続けたいと考えている * 案件を通じて得たノウハウを属人的に抱え込まず、チームの資産として標準化 * 横展開することで組織全体の実力を底上げしたいと考えている

求める人材: ＜必須要件＞※下記いずれか ・統計分析、最適化や時系列予測などの数理モデリング、機械学習などの理論面の理解と分析に基づいた課題解決や意思決定支援業務の経験 ・クライアントワーク経験 ・データ分析に基づくプロジェクトベースの業務経験 ＜歓迎要件＞ ・BtoBでのクライアントワーク経験者

求めている人材 ⭐必須条件⭐ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ✅関連分野の修士以上、または同等の専門性 ✅機械学習エンジニア、データサイエンティスト、研究職、ML評価などの実務経験3年以上 ✅LLM・生成AIの評価に関する深い知識 ✅統計・実験設計の知識と実務経験 ✅Pythonによる機械学習・評価パイプラインの実装経験 ✅PyTorch、JAX、TensorFlowなどの機械学習フレームワーク経験 ✅評価指標の設計・実装経験 ✅日本語または英語で業務上のコミュニケーションができること ⭐歓迎条件⭐ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ✅機械学習・NLP領域での論文発表経験 ✅reward modeling・preference learningの経験 ✅LLM-as-Judgeの校正・ルーブリック設計経験 ✅AI安全性・Responsible AI・レッドチーミングの経験 ✅ベンチマーク妥当性、IRT、construct validity等の知見 ✅マルチエージェント・ツール利用・長文コンテキスト評価の経験 ✅Spark・BigQueryなど大規模データ処理、CI/CD、論文再現の経験

求める人材: ＜必須＞ ■技術バックグラウンド ・クラウド（AWS/GCP/Azure）でのデータ基盤またはAIシステムの設計・構築実務経験が5年以上あること ・AI/データ基盤（データパイプライン・MLOps・LLMシステムのいずれか）の本番環境構築経験があること ■コンサルティングスキル ・技術的な設計判断を顧客の非技術系担当者にも説明・合意形成できるコミュニケーション能力を持つこと ・要件定義・技術選定・設計レビューの主担当経験があること ■マネジメント経験 ・プロジェクトリードまたは3名以上のエンジニアチームのマネジメント経験があること ＜歓迎＞ * 製造業・金融・流通等での本番AI実装経験 * AI駆動開発（GitHub Copilot・Cursor等のAIコーディングツール活用）の実務経験と標準化経験 * SRE実践経験（SLI/SLO設計・障害対応） * EU AI法等の規制対応への関心と知識 * データマネジメント（データガバナンス・データカタログ・データ品質管理）の実務経験 求める人物像 技術の深さを持ちながら、「動くものを作る」から「顧客組織が自走できる状態を作る」へと視野を広げられる人物です。 エンジニアとしての誠実さを保ちながら、顧客の制約・組織の現実を受け入れて着地点を見つけるバランス感覚を持つことが重要です。 以下に共感できる方を特に歓迎します。 * 「実装して終わり」のプロジェクトに限界を感じており、顧客が自走できる状態を作ることまで責任を持つ仕事がしたいと考えている * エンジニアとして深い経験を積んできたが、今後はチームを率いて顧客と対話するコンサルタントとしての仕事を広げたいと考えている * AIエージェント・LLMOps・AI駆動開発という、開発プロセスそのものが変わる時代の最前線で、実案件に携わり続けたいと考えている * データ品質・コンテキスト設計がAIの出力精度を決定するという構造を理解しており、「LLMに正しいコンテキストを供給する仕組みを作る」ことに知的興奮を覚える * 「PoCを作ること」ではなく、「AIを本番運用し続けられる状態を作ること」に価値を感じられる方

求める人材: ＜必須＞ ■プロジェクトマネジメント経験 ・PL/PM/PdMとして、ステークホルダーとの合意形成を行い、予算・品質・納期を管理した経験 ■コミュニケーション・ファシリテーション能力 ・顧客の潜在ニーズを引き出し、社内外のプロフェッショナルを巻き込めること ■生成AI/AIエージェントへの理解 ・生成AI・AIエージェントを活用したビジネス構想力を持ち、技術をビジネス価値へ変換できること ＜歓迎＞ * 新規事業立案、DX推進、ビジネスモデル検討経験 * システム提案（提案書・見積書作成）、経営層向けプレゼン経験 * 企業向け研修講師、セミナー・講演会登壇経験 * アーキテクチャ設計、またはAI技術を組み込んだシステム開発知見 * チームメンバー育成、ナレッジシェア、社内研修企画経験 * PMP、スクラムマスター、ITストラテジスト、AWS/Azure認定資格等の保有 求める人物像 AI戦略の立案からプロジェクト完遂までを担い、不確実性の高いAIプロジェクトを成功へ導けるリーダーを求めています。 特に以下に共感できる方を歓迎します。 * AIを単なる技術導入で終わらせず、実際の業務・事業価値へつなげたい * エンジニアリング理解を持ちながら、より広い視点でプロジェクトを推進したい * 生成AI・AIエージェントによって変化する新しいビジネス・開発スタイルを現場へ実装したい * 多様な専門家を巻き込みながら、大きな価値を生み出す仕事がしたい * PoCで終わらせず、本番運用・定着・内製化まで責任を持ちたい

求める人材: 【応募条件】 ⭐品質管理の専門家として、 大規模案件の成功を支え、 組織の品質文化を牽引する 仲間を募集しています。 【応募条件】 ✅品質管理コンサルタント (エキスパート) ・開発ベンダーとして エンタープライズシステム構築の プロジェクト経験 ・2名以上のチームリードとして 担当機能の品質に責任を持つ レビュー経験 ・20機能以上のチームリードとして 品質分析・改善対応および マネジャーへの報告経験 ✅品質管理コンサルタント (管理職) ・大手SIer等の立場で 100人規模以上の導入プロジェクト マネジメント経験 ・クライアントマネジメント層への 品質に関する報告・折衝経験 ・組織のマネジャーとして 課題の原因分析・対策立案・ 実行管理を実施した経験 【歓迎するスキル】 ✅プロジェクト外の 第3者的品質管理者としての活動経験 ✅開発方法論やレビュー フレームワークの構築・展開経験 ✅AIなど最新技術を活用した 品質管理プロセスの構築経験 【こんな方を歓迎します】 ・マネジメントを軸足にして システム開発に携わりたい方 ・SIプロジェクトの品質の現状に 疑問や問題意識がある方 【キャリアプラン】 ・グローバル品質管理組織と連携し 重要案件の品質確認を主導 ・生成AIを活用した 品質管理の高度化・効率化施策の 策定および推進 【働く環境】 ・フレックスタイム制 (コアタイムなし) ・在宅勤務制度の導入 ・長期収入所得補償制度あり ・ベビーシッター補助制度あり 【応募後の流れ】 1. 書類選考 2. 1次面接(マネージャー) 3. 2次面接(シニアマネージャー) 4. 最終面接(MD) 5. オファー面談 ▶ 面接・選考について ・採用職位により面接回数は 異なります(通常2～3回) ・戦略コンサルタントなど 一部職種はケーススタディ面接を 実施する場合があります ▶ ご連絡先 株式会社富士誇 TEL：03-6859-8412

求める人材: 【応募条件】 ■必要な経験（必須） 下記全ての経験を有すること ①コンサルティングファーム、もしくはSIerで マネージャ以上の経験を有する ②下記インダストリー(※1)いずれかにおいて、 10年以上の経験を有する ※1：製造／金融／通信／公共／商社 ③プライム案件でのリード経験を3年以上有する ④顧客への提案経験を有する ■求める人物像例 下記のような方を募集します 例）A氏（30代後半、入社時職位：AP）AP： AssociatePrincipal（一般的には、 Director／SeniorManagerクラス） <略歴> 製造／小売大手に入社後、社内の生産性改善に着手。 その後PwCにてGlobal Mobility企業の SCM改革や公共系企業におけるオペレーション改善に従事。 複数業界での知見、特に製造業への深い業界知見を活かした 業務改革を強みとしている。 B氏（50代前半、入社時職位：AP） <略歴> 国内・外資問わず大手SIerにて従事。 金融業界における経験が豊富で、 グローバル製品の日本初導入やPMIにおける業務刷新、 ガバナンス体制構築に強みを持つ。