プロジェクトマネージャー兼エンジニア

本ポジションについて 官公庁・大規模エンタープライズを中心とする企業向けのプライベートAIプロダクトの案件のPMとして、要件定義からデリバリまでを確実に成功に導くことがミッションです。 PMのタスクをメインに担当いただきますが、現状1チーム3~4人と少人数のため、開発タスクも担当いただきます。 募集背景 主力事業の急成長に加え、プライベートAIプロダクトなど複数の新規案件が本格稼働しており、これらのプロジェクトを確実にデリバリする体制強化が急務となっています。 現在は社内のプロダクト開発やエンタープライズ向けのAI開発案件を複数、同時に受けていますが、開発リソースの調整・顧客折衝・要件管理など、プロジェクト推進に必要な業務が経営陣や開発メンバーに分散している状況です。 そこで、エンタープライズ向けのプライベートAI案件を中心に、開発プロジェクトを成功に導くプロジェクトマネージャー(PM)兼エンジニアを募集します。 将来的に開発組織のリーダーを担っていただくことを想定したポジションです。 事業・ポジションの魅力 戦略的な新規事業を推進できる 経済産業省・NEDO採択プロジェクトへの関与 プライベートAIという成長市場での案件立ち上げ 技術開発とビジネス開発の両面に携われる 成長性と安定性を併せ持つ事業基盤 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤 国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの運用に関われる環境 政府系機関からエンタープライズまで、多様な顧客への導入実績 多様なエンタープライズの顧客との案件経験 官公庁向けや大規模エンタープライズ企業との案件を担当できる 新規顧客開拓から要件定義、納品まで一気通貫で経験可能 プロダクトの価値に還元される案件開発 案件で開発した機能が自社プロダクトに搭載されることも多い 単なる受託開発ではなく、プロダクトの価値向上に直結 顧客フィードバックを直接プロダクトに反映できる環境 案件とプロダクトの両面でキャリアを積める 技術的に面白いプロジェクト 最先端のAI技術（音声認識・話者認識・LLM）を活用 業界最高水準の精度を実現する技術基盤 特許取得技術を実プロダクトで運用 知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境 AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化 具体的に期待する役割 官公庁・大規模エンタープライズ向けAI案件のPMとして、要件定義からデリバリまでを確実に成功に導くこと 顧客・パートナー企業との折衝・要件調整・期待値コントロールを主導し、信頼関係を構築すること 開発チームと連携し、進捗管理・リスク早期検知・課題解決を通じてプロジェクトを前に進めること 少人数チームの一員として、フロントエンドまたはバックエンドの開発タスクも担当すること 音声認識AI・LLMを活用したAIソリューションを実案件で成立させ、導入実績を積み上げていくこと 業務内容 プロジェクト計画の策定とスケジュール管理 顧客・パートナー企業との折衝・調整 開発チームとの連携による進捗管理・課題解決 スコープ管理と期待値調整 プロジェクトのリスク管理と早期検知 開発メンバーのタスクのフォロー フロントエンドまたはバックエンドの開発の推進 プライベートAI/ソリューション開発 顧客要件に応じた音声認識AI・LLM処理の開発 エンタープライズ向けAIソリューション開発 ソリューション開発案件の例 小売系企業 課題：ドキュメント・チャット履歴からFAQを自動生成し、変更に追従してメンテナンスを効率化・品質向上したい 支援内容：生成AIによるFAQ自動生成システムを構築。ドキュメント更新を検知してFAQの追加・更新・削除を自動判断。画像理解によるドキュメント構造解析で高品質化を実現 化粧品企業 課題：製品広告の薬機法・景表法チェックに工数がかかり、見落としを減らして確認品質を向上したい 支援内容：Few-shot learningにより、使用体験談中の法令抵触表現（効果効能訴求等）を自動検出する生成AIアプリケーションを開発 技術スタック SecureMemo（オンプレミス版） プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, Dart, Flutter AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理 開発ツール: Git, Docker インフラ: Windows OS, AWS（LLM Fine-Tuning用途） SecureMemoCloud（クラウド版） プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, TypeScript, React, Next.js AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理 開発ツール: Git, Docker, Langfuse インフラ: AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery） 必須要件 Webアプリケーション開発の実務経験（フロントエンド、バックエンドいずれかの経験があること） 一般的なシステム開発の理解 要件定義・設計・実装・テスト・リリースの各フェーズで何をすべきか 各工程で発生しうる技術的リスクとその対処法 データベース設計、API設計、インフラ構成などの基礎知識 Webアプリケーションまたはエンタープライズシステムのプロジェクトマネジメント実務経験（3年以上） 開発手法（ウォーターフォール/スクラムなど）は問わない ステークホルダーマネジメントの実務経験 顧客折衝・要件調整・期待値コントロール 日本語の業務文書を理解し、ビジネスレベルの日本語に堪能であること 歓迎要件 AI/ML関連プロジェクトのマネジメント経験 官公庁案件または大規模エンタープライズ案件の経験 スクラム/アジャイル開発の実務経験 オンプレミスの開発案件の実務経験 エンジニアチームの採用・育成の経験 開発プロジェクトの提案・営業の経験 こんな人と働きたい プロジェクトを最後まで成功させることに強いこだわりを持つ方 PMと開発の両面に関わることに価値を感じられる方 顧客・開発チーム双方と信頼関係を築ける方 不確実性の高い状況でも前に進める推進力のある方 小規模チームでスピード感を持って動ける方 技術的な会話ができ、エンジニアから信頼される方 キャリアパス 入社直後〜中期 プライベートAI/AIソリューション案件のPM経験を積み、開発・顧客折衝経験やメンバーの育成経験を積みます。 将来 ご本人の志向性に応じて、以下のキャリアパスを想定しています。 プロダクト開発チームのリード・ソリューション開発プロジェクトのリード 開発チームのマネジャー 選考プロセス カジュアル面談 ▼ 書類選考 ▼ 技術面接（1回） ▼ 最終面接（代表との面接） ▼ 内定