■業務内容 クライアントの課題に対して、AIを活用したソリューションの提案から実装までを担当していただきます。単なる技術提供ではなく、最適な解決策を考え、技術的に実現するという一気通貫の仕事です。 ■具体的には ・クライアントとの打ち合わせ、要件ヒアリング ・課題解決のための技術的アプローチの検討・提案 ・AIモデルの設計・実装 ・システム全体の設計・開発 ・導入後のフォローアップ、改善提案 ■チーム体制・働き方 現在8名のメンバーで10以上の案件を並行して進めています。 個々のメンバーが担当案件を持ちつつ、週次の定例で情報共有を行い、 お互いの知見を高め合う文化があります。 急な質問やトラブル対応も気軽に相談できる雰囲気です。 勤務はリモートワーク中心で、クライアントとの打ち合わせもオンラインが基本。 週1回程度のオフィス出社で、チームコミュニケーションを図っています。 ■入社後の流れ 最初は内部での技術検証や先輩社員の案件サポートから始め、 AIモデル開発やシステム構築の一部を担当。 その後、徐々に案件全体の責任者として活躍いただけるよう育成します。 月1回の1on1で成長状況を確認し、適切なフィードバックを行います。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 【手がける商品・サービス】 ▼サービス一覧はこちら▼ https://www.sxi.co.jp/aiproduct ＜トピックス＞ ◇「SkyFoxHR」の特許を取得 ∟採用担当者のエントリーシート選考の業務において、AIを用いて大量のエントリーシートを高速かつ高精度に解析・評価する人材解析サービス ◇「不正検知エンジン」の特許を取得 ∟AIによりクレジットカードなどの不正利用を高精度かつリアルタイムに検知するプロダクト [言語]Python、JavaScript/TypeScript、R [フレームワーク]Flask、FastAPI、Django、React [AI/ML] TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、XGBoost [インフラ]AWS、GCP、Azure [データベース]PostgreSQL、MySQL、MongoDB [コミュニケーション]Slack、Microsoft Teams [プロジェクト管理]JIRA、Confluence、Notion 【案件の流れ】 要件定義・課題整理（1-2週間） 　クライアントと直接対話し、解決すべき課題の本質を理解します。 　ビジネス課題から逆算して最適なアプローチを検討します。 技術検証・PoC（2-4週間） 　小規模なデータセットでモデル開発や技術検証を行い、実現可能性や効果を確認します。 　AIモデルの開発だけでなく、データパイプラインやAPIの構築、AIシステムなど多岐にわたります。 ※インフラ、バックエンド、フロントエンドいずれの領域もあります システム設計・開発（1-3ヶ月） 　本格的なシステム設計と開発を行います。 導入・運用フェーズ（継続的） 　システム導入後も継続的にモデル改善や機能拡張を行います。 　クライアントの事業成長に合わせたソリューション進化を支援します。 【チーム体制】 現在8名体制で、リーダーを中心に各メンバーが複数案件を担当。 チームの特徴は、自立と協力のバランス。 一人ひとりが主体的に案件を推進し、必要に応じてチーム全体で支援する体制です。 週1回の定例MTGでは、各案件の進捗共有だけでなく、 技術的な課題や成功事例についてのナレッジシェアも行っています。 また、四半期に1回個人面談を実施。個人目標や今後のキャリアについてなどの相談に乗ります。 【求められる姿勢】 「答えのない課題に挑戦する」姿勢を重視しています。　 AIソリューションの開発は、既存の手法をそのまま適用するだけでは解決できないケースが多く、創意工夫と試行錯誤が求められます。 <注目ポイント1> 「AIで何ができるか」を体現する最前線 今まさに企業がAIに期待する声とはなにか？それをダイレクトに学べる環境です。 大手企業のCxOレベルとの直接対話を通じ、経営課題や事業戦略を理解した上で AIソリューションを提案できるのが当チームの特徴です。 これまでの案件では、 「月間5,000件の審査を人手で行っていたが、AIで自動化し、30,000件まで拡大したい」 「熟練作業員の勘と経験に頼っていた品質判定をAIで再現したい」 など、企業の根幹に関わる依頼を数多く手がけてきました。 技術だけでなく、事業インパクトの視点からAIの可能性を探る経験は、 今後のキャリアにおいて大きな強みとなります。 AIエンジニアとしてのスキルセットに「ビジネス視点」を加えたい方にとって、理想的な環境です。 <注目ポイント2> 理想のワークライフバランスを実現できる自由 「エンジニアのパフォーマンスを上げるために、ワークライフバランスもとても重要」 そう語るのは当部門のリーダーエンジニアです。 当社では働き方の自由度が非常に高く、自分のライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 フルリモートでも成果を出せる環境が整っており、地方在住のメンバーも活躍しています。 また、裁量労働制を採用しているため、時間の使い方も自由度が高いです。 家族との時間を大切にしたい方、副業や自己研鑽の時間を確保したい方にも最適な環境です。 自分で仕事をコントロールしながら成長したいエンジニアにとって理想的な環境と言えるでしょう。 【入社後の成長サポート】 【1／データ分析、モデル構築の基礎研修】 実際のデータ分析やモデル構築の各処理について、課題にチャレンジしながら理解度を深めていきます。 　▼ 【2／OJT】 先輩と一緒に、モデル構築等を行う案件に参画し、指示や指導を受けながらタスクをこなします。 比較的難易度の低いあるいは本人の得意な領域から始め、テーブルデータ/時系列/自然言語/生成AIなど幅を広げつつシステム実装へ繋げるところまで実践を通して学びます。 　▼ 【3／いちメンバーとして案件に参画】 アドバイスを受けながら自力で分析し結果をまとめ、顧客へ報告・システムへのモデル実装などを担当します。

■業務内容 「R2Engine」の顧客提案～導入～運用及び製品開発をお任せします。 AIモデルを実行するための基盤システムで、 主に金融機関の与信審査や決済プロセスに活用されています。 製品戦略の策定から実装まで一貫して関われます。 ■具体的には ・AIモデルの設計・実装 ・AIモデルを実行するための基盤開発 ・REST APIの設計・開発 ・フロントエンドの実装 ・横展開の戦略策定 ・クライアントとの要件定義・課題解決提案 技術スタックはPython、AWS、React等モダンな技術を使用。 チームは9名体制で、社内最大規模のチームです。 各メンバーは個別のクライアントや機能を担当し、 週次のチーム会議で情報共有しています。 ■入社後の流れ まずは既存の製品理解と技術スタックの習得からスタート。 先輩社員と一緒に小規模な開発タスクを担当しながら、 徐々に責任範囲を広げていきます。 スキルと適性に応じて、早い段階で個別のクライアントや機能の担当をお任せします。 月1回の1on1で成長をサポートし、キャリア目標に合わせた業務アサインを行います。 単なる実験ではなく、実際に収益を生み出すAIプロダクトに 関われるのが魅力です。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 【手がける商品・サービス】 ▼「R2Engine」の詳細はこちら▼ https://www.sxi.co.jp/aiproduct/red ＜トピックス＞ ◇AIによる予測を基にしたR2Engineによる「判断の最適化」 ◇「不正検知エンジン」の特許を取得 ∟AIによりクレジットカードなどの不正利用を高精度かつリアルタイムに検知するプロダクト [言語] Python、JavaScript/TypeScript [フレームワーク] Django REST framework、React [インフラ] AWS (ECS, Lambda等) [DB] PostgreSQL、DynamoDB [CI/CD] GitHub Actions、AWS CodePipeline [AI/ML] PyTorch、scikit-learn、Hugging Face [モニタリング] AWS CloudWatch [バージョン管理] Git、GitHub 【プロジェクト期間】 製品改善は継続的に行いながら、クライアント案件は3ヶ月～1年程度。 【業務の進め方】 製品チームとしての開発ロードマップがあり、 それに基づいて各メンバーが担当機能の開発を進めます。 同時に、クライアント案件ごとにカスタマイズ開発も行います。 【チーム体制】 ユニット長を中心とした9名のチーム。 社内で最大規模のチームで、会社の主力収益を生み出しています。 チームメンバーの年齢は20代後半〜30代中心で、意欲的なエンジニアが集まっています。 【働き方】 ・裁量労働制でリモートワーク中心の柔軟な働き方 ・週1回のチーム定例ミーティング ・月1回の1on1でキャリア目標を確認 ・生成AIも業務効率化に積極活用 【成長環境】 製品化されたAIに関わることで、単なる技術実験ではなく、 ビジネスインパクトを生み出す経験ができます。 評価基準は社内で公開されており、何をすればどのグレードになるかが明確なため、 成長のパスが見えやすい環境です。 特にこちらのユニットは、「並走型」のリーダーシップを実践しており、 目標を投げるだけでなく、メンバーと共に課題解決に取り組みます。 <注目ポイント1> AIのキャリア市場価値は実践で磨かれる 独学と実務の差は、想像以上に大きいもの。 AIの知識をインプットするだけでは得られない、実務ならではの学びがあります。 とくに当チームでは、Python、AWS、React、機械学習のフレームワークなど、 市場価値の高い技術スタックを実案件で使いながら習得できます。 さらに重要なのは、AIモデルの運用経験です。モデルを作って終わりではなく、 本番環境での運用、データドリフトへの対応、性能モニタリングなど、 運用フェーズでの知見が圧倒的な差別化要因になります。 この経験は書籍やオンライン講座では得られない、実務の現場でしか学べない貴重な財産です。 AIエンジニアとしての市場価値を高めたい方に最適な環境といえるでしょう。 <注目ポイント2> 理想のワークライフバランスを実現できる自由 「エンジニアのパフォーマンスを上げるために、ワークライフバランスもとても重要」 そう語るのは当部門のリーダーエンジニアです。 当社では働き方の自由度が非常に高く、自分のライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 フルリモートでも成果を出せる環境が整っており、地方在住のメンバーも活躍しています。 また、裁量労働制を採用しているため、時間の使い方も自由度が高いです。 家族との時間を大切にしたい方にも最適な環境です。 自分で仕事をコントロールしながら成長したいエンジニアにとって理想的な環境と言えるでしょう。