仕事内容:
【募集背景】
当社では、米国Palantir Technologies社によって提唱・展開されている「FDE（Forward Deployed Engineer）」モデルを参考に、日本国内における現場密着型FDEサービスを展開しています。
「戦略」で終わらせない。「実装」で世界を動かす。
AIの飛躍的進化により、価値提供の前提が根底から覆る今、ヒトに求められる役割も劇的な変化を遂げています。
私たちは、この変革の波を「現場」からリードし、企業のあり方を再定義する開拓者を求めています。
【業務概要】
プロジェクト全体を俯瞰し、特に「Feasibility (PoC)」から「Deployment」への谷（死の谷）を乗り越える役割を期待します。
【ポジションの魅力】
・ビジネス×テクノロジーのハイブリッドキャリア：大手企業の経営層へのROI提示から現場への定着まで一貫してリードし、次世代に不可欠な希少価値の高い人材へ成長できます 。
・「提言」で終わらない、現場常駐・即実装のスピード感：戦略資料の納品ではなく、現場でエンジニアと共にプロトタイプを構築・改修し、数週間で課題を直接解決する手応えを実感できます 。
・ 企業の「知能資産」を創り出す高付加価値な役割：単なるツール導入を超え、熟練者の思考プロセスをAIに移植し、企業の競争力を底上げする「デジタル知能資産」へと昇華させます 。
【身に付く・期待する、知識・スキル・能力】
・投資対効果（ROI）の設計と成果コミット力：曖昧な課題をテクノロジーで解決できるよう言語化、分解し、30～50%のコスト削減といった定量成果まで描き、完遂する力が身に付きます 。
・不確実性を制御する次世代型PMスキル：AI開発特有の不確実性を許容しながら、高速改善を繰り返してプロジェクトを成功へ導く、マネジメント能力が習得できます 。
・変革を完遂させる高度なステークホルダー対応力：現場の抵抗感をケアし、IT部門の基盤をリスペクトしながら、組織全体を「自律型バックオフィス」へ進化させる調整・交渉力が磨かれます。
【業務内容】
・現場の「AS-IS」徹底解明と課題特定
・現場に密着し、熟練者の思考や業務プロセスを深掘りすることで、ボトルネックを体感レベルで特定します。
・AI前提の業務プロセス再設計（Redesign）
・既存業務の自動化に留まらず、AIが自律的に判断・代替案を提示することを前提とした、攻めの業務フローを構築します。
・プロトタイプ実装と全社展開への仕組み化
・現場の反応を見ながら即座に機能を改修し、成功モデルを他部門でも再現可能な「デジタル知能資産」としてパッケージ化します。
※本求人は、オープン株式会社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：当社業務全般
アピールポイント:
【人材マネジメントポリシー】
私たちは、「ヒトの進化を共創する」ことを使命に、一人ひとりが主体的に役割に向き合い、成長し続ける組織を目指しています。
年齢や社歴ではなく、どれだけ価値を生み出したかで評価し、次の機会を任せます。
一方で、受け身の姿勢や現状維持を望む人にとっては、決して居心地の良い環境ではありません。
- 自ら考え、行動し、結果に責任を持つ
- 変化を前向きに捉え、挑戦し続ける
このスタンスを持つ人に対して、最大限の裁量と機会を提供します。
【この会社で得られる成長】
当社での経験は、単なる業務の延長ではありません。市場価値を高め続けるキャリア形成そのものです。
- 入社1年目：担当領域を持ち、自ら意思決定しながら業務を推進
- 入社3年目：プロジェクトやチームをリードし、成果創出の責任を担う
役割の拡大スピードは、年次ではなく成果次第。早期から意思決定に関わることで、ビジネスの解像度が高まります。
再現性のあるスキルを身につけ、どの環境でも通用する力を獲得できます。
求める人材:
年齢の条件と理由：あり（例外事由3号のイ・40歳未満（長期勤続によるキャリア形成のため））
【必須要件】
以下のいずれか
・プロジェクトマネジメント (PM)
・理想（ビジネス要求）と現実（技術的制約）のギャップを埋め、「今、何をすべきか」を判断して、実装する力
・アジャイル開発および管理：アジャイル開発特有の「やってみないとわからない（不確実性）」を許容しつつ、開発推進をコントロールする力
・ステークホルダー・マネジメント：現場担当者の抵抗感（「AIに仕事が奪われる」等）をケアし、協力を仰ぐ調整力
※PJ全体を管理する別PMがチームにおります
・テクニカルスキル
・Python/SQLなどの実務経験：自らプロトタイプを書ける、あるいはエンジニアのコードをレビューできるレベル
・クラウドインフラ知識：AWS/Azure/GCP上でのAI基盤構築（SageMaker,VertexAI等）の知識
【歓迎要件】
・テクニカルスキル
・MLOpsの理解：モデルを一度作って終わりではなく、継続的に学習・監視する仕組みの構築経験
・ビジネス・コンサルティングスキル
・課題定義力：クライアントの曖昧な悩みを、AIなど技術群を介して解決可能な「問い」に分解する能力
・投資対効果（ROI）の試算：AI導入にかかるコスト（計算リソース、データ整備、運用）と、得られる利益を定量的に説明する力
・ドキュメンテーション・プレゼン：経営層向けのアウトラインから、現場向けの運用マニュアルまで作成できる能力
・AI・データサイエンスの理解
・機械学習 / LLMの基礎知識：各アルゴリズム（回帰、分類、クラスタリング）や最新のLLM（RAG、Fine-tuning）の特性と限界を理解していること
・データ構造の把握：分析に適したデータ形式や、ETL（抽出・加工・書き出し）プロセスの概念的な理解
・特定ドメイン知識
・業界特化の知見：製造業（異常検知）、金融（与信・不正検知）、小売（需要予測）など、特定の業界慣習に精通していること
・法規制・倫理の知識：AI倫理、著作権法、個人情報保護法（GDPR等）に関する深い理解
・英語力
・最新論文/ドキュメントの読解：AI分野は進化が激しいため、英語の最新リサーチ（arXiv等）を直接インプットできる能力
勤務時間・曜日:
9:00～18:00（休憩60分）
※チームにより、早出・遅出・中抜け等をフレキシブルに認めている場合あり
休暇・休日:
・完全週休2日制（土日祝）
・夏季休暇3日（7月～9月の間で任意取得）
・年末年始休暇(12/29～1/3)
・有給休暇（入社日5日付与、勤務半年経過後5日付与）
・創立記念日休暇（年1日）
・慶弔休暇、特別休暇、産休・育休 等
勤務地:
原則屋内禁煙、オフィスビル内に喫煙専用スペース設置 ※喫煙可能区域での業務なし
アクセス:
JR各線・東京メトロ銀座線・都営浅草線・ゆりかもめが利用可能な「新橋」駅から徒歩約10分。
東京メトロ日比谷線「虎ノ門ヒルズ」駅 徒歩約5分。
東京メトロ銀座線「虎ノ門」駅 徒歩約8分、都営三田線「御成門」駅 徒歩約8分、都営三田線「内幸町」駅 徒歩約9分。
給与:
固定残業代あり：月給 ￥480,000 〜 ￥1,090,000は1か月当たりの固定残業代￥125,000（45時間相当分）を含む。45時間を超える残業代は追加で支給する。
月給：480,000〜1,090,000
‐基本給：275,000〜403,000
‐業務手当：125,000〜72,000
‐役職手当：0〜425,000
‐住宅手当（一律支給）：50,000〜150,000
‐ワークスタイル手当（一律支給、固定通勤費等）：30,000〜40,000
*業務手当は月45時間相当の固定残業代、超過分は別途支給
*年収に成績賞与標準額（2回/年）を含む
待遇・福利厚生:
・育児手当（小学校始期までの子一人につき月3万）
・結婚・出産祝い金
・慶弔見舞金
・関東ITソフトフェア健康保険組合（付加給付、保養所・スポーツ施設利用など）
・人間ドック費用補助
・婦人科健診費用補助
・インフルエンザ予防接種費用補助
・借り上げ社宅制度
・プロジェクト書籍購入制度
・オンライン研修制度 等
その他:
※本求人は、オープン株式会社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：当社業務全般
【選考フロー】
書類選考→1次面接→最終面接→内定
※状況に応じて変更となる場合がございます
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雇用形態: 正社員
給与: 480,000円 - 1,090,000円 月給
平均所定労働時間（1か月当たり）: 160時間
