戦略・経営コンサルティングのAIエンジニア・データサイエンティスト cr487779

LLM・生成AI・AIエージェントを活用し、お客様企業の業務変革や新規サービス・プロダクト開発を支援します。
「生成AIを活用したいが、どこから着手すべきか分からない」「社内にあるナレッジを活かしたい」「PoCから実運用へ進めたい」 といったお客様の課題に対し、構想策定、ユースケース検討、技術検証、アプリケーション開発、導入・活用支援まで一貫して伴走します。
単にLLMを組み込むのではなく、お客様の業務で継続的に活用され、具体的な成果を生み出す仕組みをつくることがミッションです。

【想定業務】
・RAGにおける検索方式、チャンク設計、Embedding、リランキングなどの設計・改善
・LLM／RAG／AIエージェントの評価指標・評価データセットの設計、精度検証
・プロンプト、検索精度、回答品質、処理速度、利用コストの継続的な改善
・AIエージェントのワークフロー設計、外部システム・API・業務ツールとの連携
・セキュリティ、アクセス制御、ガードレールを考慮した生成AIシステムの設計
・本番環境におけるログ・利用状況の分析、監視、運用改善

これまでの経験や今後の志向に応じて、アーキテクチャ設計、RAG・AIエージェント開発、アプリケーション開発、顧客提案、プロジェクト推進などの役割をお任せします

■プロジェクト事例
クラウドAIサービスを活用したお客様企業の社内DX推進
https://www.pasona.co.jp/clients/service/xtech/solution/azure-openai-service/

■開発手法
プロジェクトの特性に応じて、スクラムをはじめとするアジャイル開発、またはアジャイルとウォーターフォールを組み合わせた開発を行います。
GitHub Copilot、Claude CodeなどのAI開発支援ツールも積極的に活用し、設計・実装・検証の生産性を高めながら、お客様への価値提供をスピーディーに進めます。
【開発環境】
・言語：Python、TypeScript、JavaScript
・フレームワーク：FastAPI、Django、React、Next.js、PyTorch、scikit-learn
・生成AI／AI：Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Vertex AI、LangChain、LlamaIndex
・クラウド：AWS、Microsoft Azure、Google Cloud
・データベース：PostgreSQL、MySQL、各種ベクトルデータベース
・開発環境：Docker、GitHub、GitHub Actions
・AI開発支援：GitHub Copilot、Claude Code
・コミュニケーション：Microsoft Teams、Backlog など

▼入社後の教育体制、案件アサイン
入社時、まずはその方の得意・やりたい技術等の面談をさせていただき、どんな案件参加を頂くか決定していきます。
年次に関係なく意欲や希望を考慮し、「成長に繋がるか」という視点も大切にしています。

▼評価・キャリア支援
部門の各マネージャーと月1回程度の定期面談／振り返り等フォローアップする他、状況に応じ担当以外のマネージャーと対話なども行い、多角的な目標設定を行っています。
また、エンジニア専門のキャリア支援チームを設置。個々のキャリアを応援する体制があります。

■従事すべき業務の変更の範囲
【雇入れ直後】求人票に記載の業務【変更の範囲】会社の定める業務全般
■就業場所の変更の範囲
【雇入れ直後】求人票に記載の勤務地【変更の範囲】会社の定める場所

【生成AI・LLMエンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／福利厚生充実

【募集背景】
企業における生成AI活用が、情報検索や文章生成などの個別活用から、業務プロセスそのものを変革する段階へと進んでいます。
当チームにも、RAGを活用した社内ナレッジ検索、AIエージェントによる業務自動化、生成AIを組み込んだ新規サービス開発などの相談が増加しています。
一方で、生成AIを実際の業務で活用するためには、技術検証だけでなく、データ整備、精度評価、セキュリティ、既存システムとの連携、導入後の運用・定着までを一貫して設計する必要があります。
こうしたニーズに対応し、PoCから本番導入・継続改善まで支援できる体制を強化するため、生成AI・LLMエンジニアを募集します。

＜得られる経験・キャリア＞
■得られる経験
・顧客ニーズに基づくLLM・生成AIを活用したシステム設計／実装
・RAG・AIエージェント開発の実践的ノウハウ（AI駆動開発手法を含む）
・生成AIを業務へ定着させるためのデータ整備・評価／改善の知見

■目指せるキャリア
希望/適性に応じて、エキスパート系、マネジメント系それぞれのキャリアを積むことが可能
・LLMエンジニアエキスパート
・AI、Webシステム開発エキスパート
・フルスタックエンジニア
・テックリード
・プロジェクトリーダー
・プロジェクトマネージャー
・システム開発チームリーダー
・エンジニア組織マネージャー
・サービス企画、商品企画

＜パソナの開発環境＞
【1】企業文化（culture）
1.　自らの経験・スキルをチームや誰かのために活かしていきたい。
　　そんな想いを持つメンバーが多いです。
2.　メンバーと会社の目指す方向性、企業理念が浸透している組織です。
3.　コミュニケーションを取ろうという意識が強く、風通しが良い環境です。
4.　個々の「やりたい！」を応援する文化・制度があります。
5.　新しい技術に挑戦できる土壌と、その中でも人を中心に考える文化があります。
6.　中途入社メンバー7割以上。多様性のある環境です。

【2】働き方・待遇（privilege）
1.　エンジニアリングの現場で活躍し続けるプレイングマネージャーが多数在籍。
2.　リモート/出社のハイブリッド型勤務。
　　家庭との両立などプライベートも大切に働くことができます。
　└ 女性産育休取得100%、男性育休取得57.1%、役職者の取得実績あり
　└ ライフステージに応じた会社からのサポート制度も。活用事例多数。
3.　対面コミュニケーションの機会も設け、オフライン交流も大切にしています。
　└ チーム出社やランチ会、キックオフ　等
4.　e-Learningや書籍購入補助、技術研修や社内有志による勉強会など。
　　技術が好きなメンバーが多く学びの機会も豊富です。

【3】経験（experience）
1.　業務を通じ、ビジネス知識やテクノロジーも吸収しながら成長領域で実績を積めます。
　└ AI、デジタルツインを活用したスーパーシティ等、未来を創る分野の経験蓄積も可能
2.　自ら希望のポジションに異動可能な社内公募制度あり。1社で多様なキャリアを描くこともできます。
3.　企画段階から参画するプロジェクト多数。
　　ユーザーやお客様と直接コミュニケーションを取り、自ら改善していくことも可能です。

・Pythonでの開発経験（目安：5年以上）
・大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション・システムの設計、開発、または設計・開発を伴う導入支援の実務経験
上記に加え、以下いずれかのご経験をお持ちの方
　- RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したアプリケーションの設計・開発経験
　- LLM活用を目的としたデータ前処理・整備の経験

専門卒以上