LLMエンジニアの案件

プロダクトマネージャー（PdM）またはスクラムマスター（SM）としての実務経験 アジャイル開発プロジェクトを推進・管理した実績 PoC推進経験 AI関連プロジェクト、またはデータ基盤関連の上流支援・企画経験

EMまたはテックリードとしてのマネジメント経験 オフショア開発のディレクション/管理経験 システム全体のアーキテクチャ設計およびリファクタリング経験 AWS等インフラのコスト最適化/運用知見

大規模言語モデル（GPT-4、Claude、Gemini等）を活用したシステム開発経験（1年以上） データパイプラインおよびETLの設計・実装経験 要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験 社内ツールや業務フローの自動化に関する実装・運用の経験

- フルスタックエンジニア経験5年以上（フロント/バック/インフラ） - TypeScriptを用いたWebアプリケーションの開発経験1年以上 - CI/CDのパイプライン構築経験 - Next.jsを用いたコンポーネント設計および実装経験 - RDB（PostgreSQL等）における、パフォーマンスと拡張性を考慮したスキーマ設計・運用経験 - 非同期処理・ジョブキュー・リトライ設計など、信頼性を要するバックエンドシステムの開発経験 - AI駆動開発経験（業務内外を問わず）

【共通】 ・SAP S/4HANA導入プロジェクトの参画経験（RISE with SAPだと尚可） ・顧客側またはPMO／業務側支援の経験 ・ベンダー成果物のレビュー、品質確認、指摘対応の経験 ・日本語での高いコミュニケーション能力 ・課題整理、論点整理、関係者調整の経験 【BTPポジション】 ・SAP BTPに関する知見・実務経験 ・BTPを活用した拡張、連携、開発、設計等の経験 ・ロードマップ、機能配置など全部わかっている人 ・上流検討だけでなく、必要に応じて実装・設定・検証等を自走できること ※BTPについては、構想・設計など上流だけでなく、必要に応じて手も動かせる方を希望します。

金融系プロジェクトへの参画経験 AML経験 高いコミュニケーション能力（関係者へのヒアリング、言語化等を含めた柔軟な対応が可能な方） システム開発の一連の流れを理解していること PMO的な立場での業務経験 ドキュメント作成能力（資料の対象者を意識した作成ができること） 何らかの仕様書作成経験

Databricks環境での設計 / 構築経験（Lakehouse, Pipeline, カタログ整備） データ基盤移行プロジェクト経験 Python / SQL を用いたデータ変換処理の実務経験 dbt を用いたデータモデリング / 変換の経験 概要設計から詳細設計まで一貫して一人で対応できるスキル メンバーのコードレビューや成果物の品質管理ができること 文字ベースでの英語コミュニケーション（※AI生成ツール利用前提）

顧客との要件定義の経験 エンジニアとしての実務経験 3年以上 バックエンド + フロントエンド開発経験 LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境下(AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験

設計書・提案書の執筆経験、提案支援経験 教育経験 GWSの知見

プロジェクトマネジメント経験 顧客折衝経験 DX推進、ITコンサル、またはそれに類する課題解決型プロジェクトの経験

Python/TypeScriptを用いた高度なAIアプリケーションの開発経験 マルチエージェントシステム、または複雑なRAGパイプラインの設計経験 CXO層・IT部門長への技術的ROIの説明ができる論理的思考・コミュニケーション力 複数AIプロジェクトの技術リード、もしくは技術選定の主導経験

基幹業務システム（財務会計・管理会計・販売管理・購買管理等）の導入・運用に携わった経験 データベース構築・運用に関する知識・経験（DB設計、SQLの知識、RDB全体の知識、実運用の経験など） 要件定義、設計、開発、テスト、移行までのシステム開発プロセス全体の経験 ユーザー／顧客との調整・折衝の経験 簿記3級程度の経理知識

ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上（フロント/バック不問） インフラの3年以上の開発経験（GCP） テックリード/プロジェクトリードとして技術選定や開発推進を主導した実績 GitHub Copilot等のAIツールを高度に活用し生産性を高められるスキル 複数チーム/ステークホルダーとの合意形成とチームリーダーシップ

Pythonでの実務開発経験（3年以上）、LLMを用いたアプリ実装およびプロンプト設計の経験、RAG（検索拡張生成）の理解と実装経験、顧客との要件ヒアリングなどのコミュニケーションに前向きであること

・顧客との要件定義の経験 ・エンジニアとしての実務経験 3年以上 ・バックエンド + フロントエンド開発経験 ・LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 ・クラウド環境下(AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験

プロジェクトマネジメント経験 顧客折衝経験 DX推進、ITコンサル、またはそれに類する課題解決型プロジェクトの経験

大規模基幹系システムのアプリ／サービス領域（顧客管理、課金、認証基盤等）の要件定義経験 バックエンド領域（データモデル、DB連携、API仕様）の知見 ドキュメントを基に自律的にキャッチアップし、一人称で要件検討ができる能力 ステークホルダー調整を含む高いコミュニケーション能力 論理的思考力および要件定義書・検討資料等のドキュメント作成能力 PMO業務（進捗管理、課題管理、会議ファシリテーション）の実務経験

ITガバナンス/ISMSの基礎知識 業務フローの可視化スキル（図解能力） ドキュメントの整理・構造化能力 マイルストーン管理と課題の言語化 外部ベンダーとの折衝経験

AI駆動開発に向けた提案経験 Webフロントエンド開発経験5年以上 アジャイル開発経験3年以上 1年以上の長期プロジェクトを複数経験 GitHub Copilot等のAI支援ツールを活用した開発経験 要望をプロンプトへ適切に構造化できるスキル 自走してタスクを推進できる能力 AI生成物のレビューおよび品質担保ができること

BtoC向けモバイルアプリのプロダクトマネジメント（PdM）経験 エンジニアやデザイナーを巻き込み、プロジェクトを推進したファシリテーション経験 事業課題を特定し、IT/デジタル技術を用いた解決策（DX）を立案・実行できるスキル

AI（生成AI、機械学習等）関連プロジェクトへの参画経験（または同等の知見） 要件整理や企画フェーズにおける、論理的な仮説立案能力 プロジェクトマネジメント（PM）の実務経験

LLMを活用した開発経験1年以上（GPT-4、Claude、Gemini等） データパイプライン・ETLの設計・実装経験 要件定義～実装まで一気通貫での開発経験 社内ツール・業務フローの自動化を実装・運用した経験

・AIエージェント関連の知見 ‐Salesforce Agentforce、Microsoft Copilot AIエージェント等、AIエージェント製品に関する実務経験またはプリセールス経験があること ・プリセールス・提案経験 ‐顧客向けにAIエージェントソリューションの企画・提案活動を行った経験があること ・上流工程スキル ‐企画構想・要件定義フェーズをリードできるスキル。顧客のふわっとした要望を要件として整理・言語化し、まとめ上げる能力 ・各所調整・リーディング力 ‐顧客・社内メンバー・関係各所との調整、進め方や分担の策定、合意形成をリードできること

・英語の読み書き実務経験（ドキュメント読解、メール・チャット、会議内容の理解・整理） ・データ基盤導入、DWH、BI、ETL、データ管理等のいずれかに関するプロジェクト経験 ・データガバナンス、データ定義、マスタデータ管理等のいずれかに関する検討・整理経験 ・プロジェクト管理またはPMO経験（進捗、課題、会議体運営、関係者調整） ・チームリード、PM、PMOリード等のいずれかのリード経験 ・コンサルファーム、SIer等におけるクライアント向け支援経験 ・複数ステークホルダー間の調整・合意形成経験 ・PowerPoint、Excel等を用いた各種資料の作成経験

Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 PyTorchまたはTensorFlowの使用経験

Python（FastAPI）を用いた開発経験 TypeScriptを用いた開発経験 BtoBサービスの開発経験 性能改善の経験

GRCに関するソリューション導入スキル フレームワークを活用しての検討スキル CRQにおいて、金額換算（経営層が見て把握しやすい）について定量化できるスキル ダッシュボード可視化のフィージビリティ検討スキル 英語スキル（海外とのコミュニケーション可能） エンドクライアントをリードし、プロアクティブに業務推進できるスキル 各種ステークホルダーを巻き込めるコミュニケーションスキル

直近5年以内でレコメンデーション分野における機械学習開発のリード経験 アーキテクチャ設計、要件定義などから主体的に関与したご経験 10カ月以上参画されている案件が最低3つ以上 直近5年以内で有名企業にて5～10名チームでの自社プロダクト開発経験 保守性や運用性を考慮したプロダクト設計開発経験

SDLC全体（要件定義／設計／実装／テスト／運用／PM）を横断して改善設計できる経験 AI/LLM活用の実務設計力（ユースケース分解、プロンプト/テンプレ設計、運用設計、効果測定） 品質・リスクを踏まえた導入ができること（ハルシネーション前提のガードレール設計、レビュー工程の組み込み） セキュリティ/ガバナンス観点での要件化（機密情報の取り扱い、ログ、監査、権限設計） PoC〜本番定着までの推進力（関係者調整、教育、改善サイクル）

SDLC全体（要件定義／設計／実装／テスト／運用／PM）を横断して改善設計できる経験 AI/LLM活用の実務設計力（ユースケース分解、プロンプト/テンプレ設計、運用設計、効果測定） 品質・リスクを踏まえた導入ができること（ハルシネーション前提のガードレール設計、レビュー工程の組み込み） セキュリティ/ガバナンス観点での要件化（機密情報の取り扱い、ログ、監査、権限設計） PoC〜本番定着までの推進力（関係者調整、教育、改善サイクル）