E_371_AIエンジニア」「業務×AI×自動化」で広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”の実現

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、
人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
特定の製品や業界に縛られず、
顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。

今回は、市場的なニーズが急増している、
生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど
最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。

≪業務内容≫
1. 課題把握・現状分析
　業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出

2. ソリューション設計
　業務再設計（BPR）、生成AI／AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計

3. 実装・検証（PoC~パイロット）
　Python／API連携による実装、モデル選定（RAG、OCR、音声解析 など）、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応

4. 運用・改善
　KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理

5. ステークホルダー連携
　現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成

利用技術（このポジションで活用する主なツール）
■ 生成AI / LLM
OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG（検索 × 生成）の活用
■ ローコード / 自動化
Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform（Power Automate / Power Apps）
■ データ基盤・クラウド
AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ（SQL）、API・外部サービスとの連携
※「利用技術の参考例」としてご覧ください。得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。

※担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）