生成AIソリューションの新規開発を、品質保証のプロ集団とともに牽引する

はじめに 当社は、長年にわたりシステム開発と品質保証の現場で実績を積んでまいりました。いま2026年を「第二創業期」と位置づけ、組織と事業モデルの抜本的な刷新に挑戦しています。その最前線が、2026年6月に本格始動したAI系ユニット「AIQ Unit（AI & Quality Unit）」です。 AIQ UnitはAI部門とQA（品質保証）部門で構成される計96名の組織です。本ポジションはAI部門における生成AIソリューション開発の募集です（QA部門のポジションは別求人としてご用意しています）。 「レガシーな環境で新しい技術に触れられない」「もっと裁量を持って開発をリードしたい」「正当な評価が得られず年収が頭打ち」——そうした想いをお持ちなら、ぜひ一度お話を聞かせてください。あなたの技術力とプロジェクト推進力をお借りし、次世代の開発基盤を一緒に作り上げたいと考えています。 募集背景と、いま直面している課題 AIQでは現在、データベースに生成AIを組み込んだ新サービスの開発を進めており、2026年9月頃の社外提供（外販）開始と、その後の事業拡大を見据えて体制を強化しています。 最大の課題は、受託開発特有の「毎回ゼロから作る」属人的なアプローチから抜け出せていないことです。事業の拡大には、提供価値や開発パターンの「標準化（メニュー化）」が急務です。 具体的には、2〜3のアーキテクチャのベースパターンを確立し、お客様の要望に合わせて柔軟にアレンジできる仕組み（見積り・必要リソースも明確化できる状態）を目指しています。この最前線を牽引していただくリーダー層が不足しているのが実情です。 お任せしたいこと 未整備な領域を自らの手で開拓し、将来的に当社の技術的土台を支えるPMへと成長していただくことが、このポジションのミッションです。

• 入社直後〜 PLとしてプロジェクトを推進 Webアプリ開発（React／TypeScript、Python 等）のPLとして、リーダー層が担ってきた詳細設計・実装・テストの実務を引き継ぎ、生成AI（LLM／RAG／AIエージェント）を用いた実装・検証を自走して推進。 ※ご経験に合わせて担当工程は柔軟に調整します。
• 半年〜1年後 開発パターンの標準化・アーキテクチャ設計、そしてPMへ 開発パターンの標準化（共通の“型”づくり）に深く関与。お客様の要件定義から入り込み、生成AIの組み込み方を仮説検証しながら、アーキテクチャの提案と実装を牽引。 まずは自分＋若手1名のサブリーダーから、要件定義・詳細設計ができる立場として下に3名程度がつく4名規模のチームを推進。入社後1年程度でのPM登用を想定しています（早期の登用も歓迎）。 ※中途入社の方はご経験に応じた早期登用を行います。 このポジションで実現できること （あなたの想い × AIQが提供できること） このポジションならではの希少性 生成AIを活用した開発・テスト自動化・品質評価は、市場でも競争が活発化している成長領域です。そのなかで当社は、AI駆動開発の専門部隊と品質保証（QA/QC）の専門部隊が同一ユニット内で連携し、開発の“型”と品質の作り込みを両立できる体制を持ちます。この環境でサービスの立ち上げを牽引できる人材は市場でもまだ希少であり、その経験はエンジニアとしての市場価値を大きく高めます。 技術スタック 言語 / フレームワーク React、TypeScript（フロントエンド）／ Python、C#（バックエンド） クラウド Azure（AWS・GCP のご経験も歓迎） データベース / 基盤 PostgreSQL、Databricks AI 領域 生成AI（LLM／RAG／AIエージェント）を活用したAI駆動開発 AI 開発ツール Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 必須スキル（下記いずれか） Webアプリケーションの開発経験（5年程度） 詳細設計から結合テストまでを一貫して完遂した経験（3年程度） プロジェクトリーダー（PL）として一人称で業務を回してきたご経験 Python・SQL を用いた実装ができること（フロント中心の方も、基本的なバックエンド実装が可能なこと） 歓迎スキル 要件定義・基本設計から自走してプロジェクトを推進できる バックエンドの複雑なロジック実装に抵抗がない Azure 等クラウドの利用経験 生成AI・AIエージェント開発／AI駆動開発への意欲、QA・テスト自動化の素養 求める人物像 自ら仮説を立て「こういう構成でどうでしょう」と建設的に提案できる タスク状況を自己管理し、チームにタイムリーに共有できる 独りよがりにならずチーム連携を重視し、生成AI領域へ幅を広げていける AIの出力に対し、信頼性・安全性まで責任を持って向き合える