■仕事内容 顧客企業のAI・データ活用を、課題整理から定着支援まで一貫して担当します。「顧客の社内メンバーのように深く入り込み、成果創出まで関わる仕事」です。 ■具体的な業務 ◎フェーズ1： 課題整理・設計 顧客との対話を通じ、表面的な分析依頼の奥にある本質的な業務課題を整理し、AI・データ活用の方針・ロードマップを設計します。 （例：課題ヒアリング／KPI設計／PoC企画／要件定義・提案） ◎フェーズ2： 実装 Python・生成AI・BIツールを用いて、実際に使われることを前提としたシステム・モデルを開発します。（例：機械学習モデル開発／RAG構築／AIエージェント設計／Tableau・Dataiku活用） ◎フェーズ3： 定着・内製化支援 納品後も顧客に伴走し、AI活用が組織に根付くまで支援します。 （例：活用定着支援／社内研修・育成／継続的な技術レビュー） ◎フェーズ4： チームリード（経験次第） 2〜4名規模のプロジェクトリードや若手育成もお任せします。プレイングを継続しながら、チームを牽引する役割です。 ■組織について 技術者比率73%のエンジニアファーストな組織です。大学時代からAIを学んでいたり、事業会社・コンサル・研究機関出身など多様なバックグラウンドのハイレベルなメンバーが在籍しております。営業・エンジニア・マネジメントがチームで動くため、一人で現場に放り込まれることはありません。 ■このポジションで得られること ◎「使われて成果の出る」AIの活用設計 課題整理→設計→実装→定着→内製化支援まで一貫して担当します。「作って終わり」のPoCではなく、実際に業務定着し成果が出るまでを経験できます。 ◎技術を手放さないキャリア Pythonによる実装・生成AI開発はプレイヤーとして自ら手を動かし続けます。マネジメント専業への転換は求めません。 ◎多業界・多ユースケースの圧縮経験 製造・金融・流通・医療など幅広い業界の案件に携わるため、特定ドメインに閉じず、短期間で多様なAI活用事例を経験可能。 ◎「教える力」が身につく環境 顧客の市民データサイエンティスト育成や内製化支援も担当します。技術を組織へ定着させるスキルは、今後のキャリアにおいて希少な強みになります。 変更の範囲：会社の定める業務