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14【東京勤務】AI駆動開発エンジニア｜Java×生成AI｜Claude・GitHub Copilot等を活用した開発効率化・自動化

株式会社インタラクティブ・コミュニケーション・デザイン · ## 勤務地勤務地は、入社時・入社後ともに、東京本社または会社が指定する東京23区内・東京近郊の範囲です。 ※転居を伴う転勤はありません。 ※経験・スキル・ご希望を考慮し、プロジェクトを決定します。 ### 本社〒108-6307 東京都港区三田3-5-27 住友不動産東京三田サウスタワー 6階 ### アクセス - JR山手線・京浜東北線「田町駅」徒歩10分 - 都営三田線・浅草

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About The Role

仕事概要

生成AI×開発で、エンタープライズの開発現場をアップデート当社では現在、開発現場における生成AI活用の標準化を急速に推し進めています。特に大手システムインテグレーターや通信キャリア、大手航空会社といったエンタープライズ領域のプロジェクトにおいて、以下のようなニーズに対する強い引き合いをいただいています。「生成AIを活用して開発工数を削減し、業務全体の生産性を向上させる仕組みづくり」すでに現場では当社のコアメンバーが参画し、Claudeなどの最新AIツールを用いたテスト自動化やLLM向けドキュメント設計（AIハーネスの構築）を実践しています。案件のさらなる拡大とチーム強化に伴い、「既存の開発スキルにAIを掛け合わせて、開発環境そのものをアップデートしていきたい」そんなエンジニアを増員募集します。---## このポジションについて大手SIer・エンタープライズ企業（航空・通信・流通等）のプロジェクト現場に参画し、AI駆動型開発の実践および、チームや顧客がAIを最大限活用できる環境・仕組みの導入・推進をご担当いただきます。単に指示されたコードを書くだけではなく、「どうすればこの開発・業務プロセスをAIで効率化・自動化できるか」を考え、実際の仕組みとして形にしていく、業務改善・DXコンサルティングに近い立ち回りも期待しています。---## 具体的な業務内容### AIを活用した開発・テストの自動化・効率化- 生成AI（GitHub Copilot、Claude等）を用いたコード自動生成・リファクタリング- テスト仕様書からのテストケース・コード自動生成- AIを活用した開発工程の効率化・自動化### AI駆動型開発環境（AIハーネス）の設計・整備- LLMに適切に前提・ルールを理解させるためのドキュメント作成- マークダウン形式での仕様書・設計書の標準化- プロンプト／スキルの定義- RAGや社内ナレッジ連携のチューニング・精度向上### チーム・顧客へのAI活用支援- 現場メンバーやクライアントに対するAIツール活用方法のレクチャー- AIを活用した開発・業務プロセスの改善提案- AI活用の定着化支援---## 入社後のイメージ参画当初は、すでに現場で動いている先輩エンジニアのチームに合流する想定です。実際の案件情報やテストケースをインプットしながら、既存の開発経験を活かしてAI駆動型開発の進め方を身につけ、徐々に担当範囲を広げていただきます。そのため、入社時点ですべてのAI関連技術について実務経験を持っている必要はありません。これまで培ってきた開発スキルをベースに、生成AIを活用した新しい開発スタイルへ挑戦していただけるポジションです。---## 開発環境・利用ツール- 開発言語：Java（メイン）、Python、JavaScript / TypeScript 等- AIツール・環境：Claude（Claude Code / Skills等）、GitHub Copilot、ChatGPT 等- OS：Linux 等- その他：Git、Docker、各種クラウド環境（AWS / Azure等）※プロジェクトにより開発環境・利用ツールは異なります。---## このポジションの魅力### 1. AI活用を前提とした開発現場を経験できる従来の開発手法だけではなく、AI活用による工数削減・生産性向上をクライアントと一体となって進める開発プロセスを経験できます。単にAIツールを利用するだけではなく、開発工程そのものをどのように変えていくかを考え、実践できる環境です。### 2. 「コードを書く」から「仕組みをつくる」エンジニアへ開発だけを担当するのではなく、AIを活用して現場の課題を解決する仕組みづくりにも携わります。エンジニアとしての開発経験を活かしながら、業務改善・技術提案・AI活用推進など、より上流の領域へキャリアを広げていくことができます。### 3. エンタープライズ領域でAI活用に挑戦できる大手SIerや通信キャリア、大手航空会社など、大規模なシステム開発が行われるエンタープライズ領域で、生成AIを活用した開発効率化・自動化に携われます。### 4. AI活用を組織としてバックアップ社内でもAI活用の推進体制やナレッジ共有の場を整備しています。各プロジェクトで得られたAI活用の知見や事例を共有しながら、継続的にスキルアップできる環境づくりを進めています。

必須スキル

生成AI×開発で、エンタープライズの開発現場をアップデート当社では現在、開発現場における生成AI活用の標準化を急速に推し進めています。特に大手システムインテグレーターや通信キャリア、大手航空会社といったエンタープライズ領域のプロジェクトにおいて、以下のようなニーズに対する強い引き合いをいただいています。「生成AIを活用して開発工数を削減し、業務全体の生産性を向上させる仕組みづくり」すでに現場では当社のコアメンバーが参画し、Claudeなどの最新AIツールを用いたテスト自動化やLLM向けドキュメント設計（AIハーネスの構築）を実践しています。案件のさらなる拡大とチーム強化に伴い、「既存の開発スキルにAIを掛け合わせて、開発環境そのものをアップデートしていきたい」そんなエンジニアを増員募集します。---## このポジションについて大手SIer・エンタープライズ企業（航空・通信・流通等）のプロジェクト現場に参画し、AI駆動型開発の実践および、チームや顧客がAIを最大限活用できる環境・仕組みの導入・推進をご担当いただきます。単に指示されたコードを書くだけではなく、「どうすればこの開発・業務プロセスをAIで効率化・自動化できるか」を考え、実際の仕組みとして形にしていく、業務改善・DXコンサルティングに近い立ち回りも期待しています。---## 具体的な業務内容### AIを活用した開発・テストの自動化・効率化- 生成AI（GitHub Copilot、Claude等）を用いたコード自動生成・リファクタリング- テスト仕様書からのテストケース・コード自動生成- AIを活用した開発工程の効率化・自動化### AI駆動型開発環境（AIハーネス）の設計・整備- LLMに適切に前提・ルールを理解させるためのドキュメント作成- マークダウン形式での仕様書・設計書の標準化- プロンプト／スキルの定義- RAGや社内ナレッジ連携のチューニング・精度向上### チーム・顧客へのAI活用支援- 現場メンバーやクライアントに対するAIツール活用方法のレクチャー- AIを活用した開発・業務プロセスの改善提案- AI活用の定着化支援---## 入社後のイメージ参画当初は、すでに現場で動いている先輩エンジニアのチームに合流する想定です。実際の案件情報やテストケースをインプットしながら、既存の開発経験を活かしてAI駆動型開発の進め方を身につけ、徐々に担当範囲を広げていただきます。そのため、入社時点ですべてのAI関連技術について実務経験を持っている必要はありません。これまで培ってきた開発スキルをベースに、生成AIを活用した新しい開発スタイルへ挑戦していただけるポジションです。---## 開発環境・利用ツール- 開発言語：Java（メイン）、Python、JavaScript / TypeScript 等- AIツール・環境：Claude（Claude Code / Skills等）、GitHub Copilot、ChatGPT 等- OS：Linux 等- その他：Git、Docker、各種クラウド環境（AWS / Azure等）※プロジェクトにより開発環境・利用ツールは異なります。---## このポジションの魅力### 1. AI活用を前提とした開発現場を経験できる従来の開発手法だけではなく、AI活用による工数削減・生産性向上をクライアントと一体となって進める開発プロセスを経験できます。単にAIツールを利用するだけではなく、開発工程そのものをどのように変えていくかを考え、実践できる環境です。### 2. 「コードを書く」から「仕組みをつくる」エンジニアへ開発だけを担当するのではなく、AIを活用して現場の課題を解決する仕組みづくりにも携わります。エンジニアとしての開発経験を活かしながら、業務改善・技術提案・AI活用推進など、より上流の領域へキャリアを広げていくことができます。### 3. エンタープライズ領域でAI活用に挑戦できる大手SIerや通信キャリア、大手航空会社など、大規模なシステム開発が行われるエンタープライズ領域で、生成AIを活用した開発効率化・自動化に携われます。### 4. AI活用を組織としてバックアップ社内でもAI活用の推進体制やナレッジ共有の場を整備しています。各プロジェクトで得られたAI活用の知見や事例を共有しながら、継続的にスキルアップできる環境づくりを進めています。

歓迎スキル

Javaを用いたバックエンド開発経験- LLM向けドキュメント設計の経験・知識- プロンプトエンジニアリングの経験・知識- RAGに関する基礎知識- 業務フローの課題発見や、自動化・効率化ツールの自作・提案経験- 単体テスト・結合テストコードの作成経験- アジャイル／スクラム開発の経験- AWS・Azureなどクラウド環境での開発経験

求める人物像