最高年収1000万／AI実務未経験可／CTO直下で生成AIを業務システムへ組込むAI×BPR実装エンジニア

株式会社Alphakt（アルファクト）は、「AI×BPRで事業変革」を掲げ、製造・建設・物流・通信・エネルギーなど社会インフラを支える主要産業・日本の基幹産業のDX課題解決のためのPMO支援をコア事業とするコンサルティングファームです。戦略立案から業務設計、システム実装、運用改善まで一貫して支援しており、これまでに累計300件以上のプロジェクトを支援してきました。さらに、そこから派生するあらゆる業界のDX支援やAI開発・戦略支援にも柔軟に対応しています。
私たちの特徴は、戦略を提言して終わる単なるアドバイザーではなく、AIやクラウドを活用して業務改革を実装まで担い切り、顧客の成果に徹底的にコミットする点にあります。社会インフラを支える企業の非効率な業務構造を見直し、テクノロジーで変革を実現することを使命としています。
私たちは、〈戦略コンサルティング〉 × 〈AIエージェント活用〉 × 〈ビジネス開発〉 を融合した新たな職能「AIエージェント活用型コンサルタント」の育成を推進しています。

◇◆AIエージェント活用型コンサルタント◆◇
AIエージェント活用型コンサルタントは、顧客折衝から開発ディレクション、事業構築までを一貫して推進できる“次世代のDX人材”です。
当社では、業務知識をAIで構造化する「GISHO(技承)」や、業界別のAI業務基盤「PERKS」、独自の生成AI基盤『PERKS AI』『スキルバAI』といった自社プロダクトと独自のAI基盤を活用し、1人のコンサルタントが複数の高度なプロジェクトを同時に並行して推進できる環境を整備。短期間でのスキルアップと報酬アップを実現できます。
また、外資系コンサルティングファーム（アクセンチュア社など）出身者が設計した研修体系(AI活用・ロジカルシンキング・ドキュメンテーション等)を通じて入社後の成長を支援しています。最終的には、企業価値数億円規模の組織や事業を構築する事業責任者へと成長できることが、Alphaktの最大の魅力です。

◇◆働き方◆◇
週1日出社程度のハイブリッド勤務なので、プライベートを大事にしながら働くことができます。直行直帰で客先に向かうなど、自由度の高い働き方が可能です。
情報交換のために活発な会話があり、先輩後輩・上司部下の関係にとらわれず、良いと思ったツールや情報の発信をする社風です。

◇◆事業紹介◆◇
▍エキスパートチーム型 DX・AI活用支援事業
アクセンチュア社などのITコンサルティング会社や、リクルート社などの事業開発に長けた会社出身のエキスパートたちが、お客さまの新規事業の推進や既存事業の業務改革による更なる成長に向けて伴走します。

▍エキスパートチーム型 M&A事業
売り手・買い手のために最適なM＆Aおよび事業承継を最適化し、それに必要なエキスパートチームとテクノロジーを提供します。

▍エキスパートチーム型 デジタルマーケティング事業
企業課題に対して必要な経験を積んだエキスパートによってチームを組成し、お客さまのデジタルマーケティングの成功に向けて併走します。

【役割と責任】
Forward Deployed Engineer（FDE）は、顧客の現場に入り込み、課題の発見から実装・運用までを担うエンジニアです。
当社が顧客に残すのは、業務で実際に動くシステムです。要件が固まる前の段階から関わり、何をつくるかを決める側に立ちます。
※顧客との最終的な合意形成は、コンサルタントとチームで進めます。

《進め方》
顧客の担当者と同じ場に入り、業務の実物を見ながら作るスタイルが中心です。
仕様書を受け取って開発を請け負う働き方ではありません。設計から実装まで自分の手でおこない、本番で動くコードを書くところまでが担当範囲です。
見るのは、つくった仕組みが実際に使われているか、業務がどう変わったかです。リリース後も利用状況と現場の声を追いかけ、改善を続けます。

《期待する役割》
◼︎担当する機能・モジュールの設計を自律的に進め、保守性の高いコードと設計書を残すことです。標準的な技術スタック（言語・フレームワーク・データベース・クラウド）を使いこなし、既存システムの構造を理解したうえで、適切な拡張・改修を提案いただきます。

◼︎品質はコードレビュー・統合テスト・CI／CDの仕組みで高めます。1週間程度の単位でスケジュールを組み、複雑な不具合は再現と切り分けから根本原因を特定するところまでが担当範囲です。

◼︎経験を積んだ方には、技術領域の専門性を深め、サブシステムのアーキテクチャ設計、非機能要件（性能・可用性・セキュリティ）を踏まえた技術選定、レビュアーとしてのチーム全体の品質担保まで広げていただきます。

◼︎AI前提の開発プロセスは、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングを横断し、需要予測やDeep Learningなど30件超のプロジェクトを推進してきたCTOが、設計から運用まで整えています。

【AIについて】
生成AIやAI・機械学習そのものの実務経験は問いません。
重視するのは、エンジニアとしての開発力を土台に、生成AIを実際の業務へ組み込み、使われ続ける仕組みにする力です。
入社後に生成AIを使うプロジェクトの主担当を担っていただく前提で、必要な知識は社内のAI基盤と実務の中で身につけていただけます。
※実際の業務に組み込み、利用者の反応を見ながら運用改善まで関わります。

【主な業務内容】
◼︎生成AI・大規模言語モデルを活用した業務システム、AIエージェント、ナレッジ検索機能の設計・実装
◼︎検索拡張生成（RAG）基盤の設計・構築、精度評価、改善
◼︎クライアントの現場業務や利用者課題のヒアリング、要件整理、技術的な実現方法の検討
◼︎クラウド（AWS／Azure／Google Cloud）環境でのAPI設計、アプリケーション開発、運用改善
◼︎既存の仕組みがない領域での新規立ち上げ（業務データの取得方法から、評価の自動測定、バージョン管理の設計まで）
◼︎自社プロダクト『GISHO（技承）』『PERKS』の機能開発・改善
◼︎稼働管理・タレントマネジメント・1on1・日報など、社内オペレーションを支えるシステムの開発・自動化
◼︎コンサルタント・ビジネス職と連携した仕様調整、リリース後の改善、品質改善

【この仕事で得られる経験・成長】
・生成AI・検索拡張生成（RAG）・AIエージェントを実際の業務システムに組み込み、運用改善まで担う経験
・AIエンジニアとしての実績を、基幹産業のプロジェクトで積み上げる経験
・既存の仕組みがない領域をゼロから設計する経験（例：大手製造業において、既存サービス・社内開発体制がない状態から業務データ取得・評価の仕組みまで設計）
・顧客や社内利用者と直接対話し、課題を整理してプロダクトや仕組みに落とし込む経験
・社内で検証した仕組みを、顧客向けの機能や自社プロダクトへ展開する開発経験
・AIや特定技術の使い方だけでなく、課題発見・要件設計・品質判断まで担うエンジニアリングの経験

【そのほか福利厚生など】
・シェア読書制度
・講座セミナー費用負担
・健康診断