採用候補者向けご紹介資料 2026/01/11 

AGENDA 2 ■ はじめに ■ AIタレントフォースの事業・組織紹介 ■ 採用情報 

AGENDA 3 ■ はじめに ■ AIタレントフォースの事業・組織紹介 ■ 採用情報 

CEOメッセージ 4 「産業革命の担い手になる」 18世紀、蒸気機関の登場によって社会が激変し、 人々の働き方やライフスタイルが根本的に変わりました。 20世紀半ばにインターネットが誕生し、21世紀に生成AIという進化によって 「新たな産業革命」が今まさに起ころうとしています。そしてそのど真ん中にいるのはエンジニアです。 コード生成によってエンジニアの開発生産性が劇的に増すだけではなく、 AIエージェントの出現により、AIがAIを使役する時代がすでに来ています。 既存の全てのシステムはAIに飲み込まれていくことでしょう。 こうした転換期に、柔軟な学習姿勢を保ち、AIの技術を磨くことは キャリアアップの最短ルートになるはずですし、変化を味方にできるエンジニア こそが、次の時代を切り拓き産業革命の担い手になると信じています。 この大きな時代の転換点をただ傍観しているのではなく、 共に未来を創っていく立場になってくださる方を全力でお待ちしています！ 大國 領剣／代表取締役 CEO CEO Message CEO Message 

5 会社名 株式会社アカツキAIテクノロジーズ 代表者 代表取締役 大國 領剣 設立 2024年8月1日 従業員数 35名(業務委託含む) 資本金 2,500万円 所在地 東京都品川区上大崎2-13-30 oak meguro 8階 Company Profile 会社紹介 Company Profile 許認可 事業者登録 T801101163884 ISMS 労働者派遣 派13317974 有料職業派遣 派1331974 加盟団体 

Board Member ボードメンバー Board Member 6 大國 領剣 代表取締役 CEO 早稲田大学卒業後、ビジョナル(旧ビズリーチ)にエンジニアとして新卒入 社。HRMOS内のAI導入に従事し全社アワードを受賞。 その後、TikTokマーケティングの分野で株式会社Nateeを創業し 「Forbes 30 Under 30 Asia 2021」に選出される。 取締役 COO 朝戸 太將 東京大学卒業後、リクルートにて、大手法人向けの人事領域でのコンサ ルティング業務を担当。その後、株式会社Nateeの創業メンバー・取締 役として事業計画の策定、サービス開発、マーケティングソリューション の提供、50名を超える組織マネジメント/採用を担う。その後アカツキAI テクノロジーズの設立・立ち上げに参画。 取締役 CTO 小川 正樹 慶應義塾大学卒業。NECに入社後、エンジニアとして開発に従事。ヤ フー、リクルートHDといった大手企業においてサービス責任者や事業 部長を歴任。その後ベクトルへ入社し、同社のエンジニア組織の立ち上 げ責任者を経たのちアカツキAIテクノロジーズのCTOに就任。 執行役員 CAIO 村田 大 慶應義塾大学卒業。新卒でNECに入社し社⻑賞を受賞。その後RSSの配 信事業で起業。デジタルガレージの支援のもと、法人向けシステムの開発 に注力。その後、GMOコインの立ち上げメンバーとしてゼロから暗号資産 取引所の構築をリード。現在はアカツキAIテクノロジーズのCAIOに就任。 執行役員 CRO 高橋 勇 名城大学卒業後、NTTデータに入社し、大手製造業向けの新規開拓営業 に従事。その後、ServiceNowやQualtrics、Boxなどの外資系ソフトウェア 企業での営業経験を経て、AIスタートアップにて営業部長として従事し上 場を経験。現在はアカツキAIテクノロジーズのCROに就任。 顧問 橋本 英知 ベネッセホールディングス 専務執行役員 CDXO 兼 Digital Innovation Partners本部長 大手やメガベンチャー での経験を持つボードメンバーで構成されています 

SNSマーケティング事業を展開する「株式会社 Natee」は、AATのCEO・COOが創業 兄弟会社として、大手事業会社をはじめとする多種多様な業界 400社以上との取引実績あり 7 Company Profile 会社名 株式会社Natee 事業内容 SNSマーケティング事業 取締役会長 大國 領剣 設立 2018年11月1日 従業員数 61名(2025年11月時点) 資本金 2.5億円 所在地 東京都渋谷区渋谷 1-2-5 MFPR渋谷ビル3F 株式会社Natee Company Profile での取引実績 

2025年8月に株式会社アカツキへのグループインを発表 プライム上場グループ として、信頼性とスピードの両立を実現します 8 Company Profile ドラゴンボール Zドッカンバトル ※株式会社バンダイナムコ エンターテインメントから配信 いきものがかり ONE OK ROCK カジサック アプリ 開発事例 ゲーム 開発事例 プライム上場企業グループの一員として Company Profile 

9 AI領域のネットワーク AI Network ベネッセホールディングス（株主）の専務を顧問に招くとともに、 Generative AI Japanの運営も担当 顧問 協会運営 橋本 英知｜Hidetomo Hashimoto 株式会社ベネッセホールディングス 専務執行役員 CDXO Digital Innovation Partners 本部長 Generative AI Japan 顧問 AI Network 

AGENDA 10 ■ はじめに ■ AIタレントフォースの事業・組織紹介 ■ 採用情報 

成果創出につながる AI実装と、持続可能な内製化 を一気通貫で実現 Our Services 11 事業一覧 Our Services AIエンジニアリング / 開発 ● 生成AIを活用した業務支援アプリ・社内チャット ボット開発 ● 画像・動画生成など広告クリエイティブ向けAIエ ンジンの開発 ● 業界特化のAIエージェント（製造・物流・医療・金 融など）構築 AI技術を用いて業務プロセスを自動化・高度化する プロダクトやエージェントを構築します “つくる”事業 「AIで業務を自動化し、成果を作ってもらえる」 という価値を提供します AI活用コンサルティング ● AI導入戦略・ロードマップ策定 ● 業務プロセスの可視化・AI適用領域の選定 ● PoC企画・要件定義・KPI/ROI設計 ● 生成AI/RAG/エージェント等の技術選定と設計 AI導入の目的と成果を明確化し 実現性の高いロードマップを設計します “考える”事業 「AI導入戦略を設計し、実装可能な計画に落とし込 む」 という価値を提供します 企業向けAI研修・内製化支援 ● 生成AIの基礎〜業務適用のスキル研修 ● 社内AI人材育成プログラムの設計・伴走 ● AIガバナンス/セキュリティ運用ルールづくり ● 「コンサル・開発・研修」を組み合わせた内製化 支援 「AIを使いこなす人材を育て、内製化を実現する」 という価値を提供します “支える”事業 「AIを使いこなす人材を育て、内製化を実現する」 という価値を提供します (例) (例) (例) 

12 FDEについて Forward Deployed Engineer FDEとは？ ビジネス現場に深く入り込み、技術を通じたビジネス価値の創出までを支援する 「現場密着型フルスタックエンジニア」 AATはAIスペシャリストであるFDE集団で構成されている （元々はAIの実装レイヤーの雄であるPalantir社の作った職種と⾔われている） https://blog.palantir.com/a-day-in-the-life-of-a-palantir-forward-deploye d-software-engineer-45ef2de257b1 https://a16z.com/services-led-growth/ Forward Deployed Engineer 

13 グローバルエンジニア組織 Global Engineering Team AATのエンジニア組織には、現在 25名のFDEが在籍 国内・国外の理系トップクラスの大学・大学院を卒業し、豊富な開発経験と知識 そして、AIプロダクトの開発経験を持つエンジニアが世界中から集まっている 2026年4月には、40名以上のグローバルエンジニア組織となる Global Engineering Team 

14 在籍している FDE紹介（一部） 芝浦工業大学卒業。直近は採用領域にお けるスカウト文章の自動生成ツールや議 事録自動化アプリの開発 に従事。 大学在籍時からPythonを使用した研究 に没頭し業務委託として画像認識AIモデ ルの開発を行っておりました。 大阪大学卒業。直近は営業部門向けに社 内の暗黙知をナレッジ化するチャットボッ トAI開発を担当。Gemini APIの最新機能 （グラウンディング、多段階思考機能）を駆 使し、高精度なRAGシステムの構築から 評価まで一貫して対応 しました。 東京大学卒業。HeyGenを活用しリアルタ イムAIアバターを Zoomと連携し制御す るシステムの設計 ~実装を主導 。 現在は、観光情報雑誌の紙面データを活 用した観光案内AIエージェントの開発 に 従事しています。 プネ大学卒業。日本企業にて産業欠陥検 出システムや物体検出ソフトウェアの開 発、シリアル通信の実装 など多岐にわた るプロジェクトを経験。特に画像処理や RFID技術に関する専門知識 に強みがあ ります。 K.M（27歳） Y.N（29歳） R.Y（28歳） R.D（30歳) FDE Member FDE Member 

NECネクサ システムエンジニア 複数のシステム開発プロジェクトに参画し、設計や開発を経験。最終的に 400人月超 の大規模システム開発プロジェクトのサブリーダー となる。 ITベンチャー ファウンダーエンジニア 自社システムの開発から企画・マーケティング・提案営業・導入支援など幅広く担当。 常に国産CMSで上位5位に入るプロダクトへ成長。 ヤフー プロダクトマネージャー ID決済・EC領域のプロダクト責任者 や、プロダクトマネージメント部門長 を拝命。 300人月超の大規模システム開発や 200人以上で構成する複数機能職能組織 (≒事 業本部)のマネージメントを遂行。 リクルート 事業開発(BizDev) 顧客インタビュー、仮説策定、事業戦略立案等を経験し最終的に、 5つの新規ビジネ スのオーナーとしてゼロイチ立ち上げを経験。 ベクトル CTO デジタル戦略室長(≒CTO)として、中長期戦略を策定。エンジニアの採用と組織内 製化を統括。エンジニア0名の状態から採用開始、グループ各社のプロダクト開発を 横断的に支援するエンジニアチーム組成をやり遂げる。 コズレ 取締役COO COOとして数億円の赤字企業を2年で黒字化。中長期成長戦略を策定、事業とプロ ダクトのロードマップを構築、数億円の資金調達、Exitに成功。 15 CTO | 小川 正樹 Masaki Ogawa CTO Profile CTO プロフィール CTO Profile 

米国スタートアップ ファウンダーエンジニア 慶應義塾大学SFC在学中に米国法人を立ち上げ、大量かつ高速なメール配信を 可能にするシステムを開発・提供。高負荷なデータ処理と高い到達率を両立させ る技術力が評価され、安定した取引実績を築く。 NEC システムエンジニア 大学卒業後に新卒で入社し、 セブン＆アイ・ホールディングス 様のPOSシステム 開発プロジェクトに統括チームとして参画。新システムのテスト導入から全国展開 までをリードし、その功績が評価され 社長賞を受賞。 国内スタートアップ ファウンダーエンジニア 国内にてRSSの配信事業で起業。デジタルガレージの支援のもと、法人向けシ ステムの開発に注力。IVSやB Dash Campのファイナリストに選出されるなど、 スタートアップ領域でも実績を重ねる。 GMOコイン サーバーエンジニア 立ち上げメンバーとして、ゼロから暗号資産取引所を構築 。ユーザー認証などの セキュリティ周りから、日本円の入出金、大規模データの集計処理までバックエン ド全般を幅広く担当し、システム全体の信頼性を確保。 16 CAIO | 村田 大 Masaru Murata CAIO Profile CAIO プロフィール CAIO Profile 

17 Our Strengths AATの強み Our Strengths 日本本社の FDEに加えインドに開発拠点を構築 要件に合わせた最適なチームを組成可能 インドでの開発拠点 実績 インド理系最⾼学府IIT出⾝のエンジニアが約70名在籍 ⾃社モデルを使ったグローバルプロダクトを 2カ⽉でリリース YouTubeのURLを入れる だけで 10本以上のショート動画 を数分で制作 元の YouTube動画 生成したショート動画 

18 社内開発プロダクト一覧 Our Products Our Products データBPO向けのOCR処理 ⾃律AIアバター 感情センシング (性能改善) 姿勢推定・トラッキング ⾳素解析処理 FDE基盤インフラ 自律AIアバター 感情センシング (性能改善) 音素解析処理 FDE基盤インフラ 数の戦略が求められるSNS飽和期のいま YouTubeのURLを入れるだけで10本以上のショート動画 を数分で制作 元のYouTube動画 生成したショート動画 

19 顧客提案から運用まで伴走する SIer/DXコンサルの AIオフィス AIの実装に必要な全てを “一気通貫”で実現する AI Office 顧客提案 データ収集 データクレンジング AIプロダクトの 開発・実装 運用・監視 MLOps AIオフィス AI Office 

エンドクライアントから AI関連の与件が発生した際には 要件定義および技術面で 案件獲得から伴走支援を行う 20 エンドクライアント 小 川 村 田 与件 提案 Sler/DXコンサル AI Lab 01 伴走支援 AIラボ(案件獲得) AIラボ（案件獲得） AI Lab 01 

トップクラスの AI技術を持つ CAIO村田の直下にて プロジェクトごとに FDEが選抜されチームで 開発実装を行う PM 村田 精鋭FDE 与件 クライアント 指示 AI Lab 02 AIラボ(開発実装) 21 AIラボ（開発実装） AI Lab 02 ラボ型の メリット  請負型は、全ての仕様、⾦額、スケジュールを確定させた状態でプロジェクトがスタート。  柔軟性が求められるAI開発においてはラボ型がオススメ。  ラボ型であれば仕様追加や開発優先順位の変更にも柔軟に対応可能。 

22 支援事例 某DXコンサル企業に新設されたAI開発専⾨部署をFDEのチームで⽀援 プロジェクト概要 支援体制の Before→After 依頼 背景 AI開発相談が増加している一方で、 社内にAIの分かるエンジニアや PM人材が 不足しており社内リソースが逼迫 概要 某会計ソフトの「 AIエージェント化」 を DXコンサル会社の一員として推進 業務 会計ソフト企業 (エンドクライアント )役員 との対面折衝～技術実装まで一貫対応 Before 当初依頼は開発の一業務を切り 出した対応のみだったが、 高い 当事者意識のもと現場を巻き込 みプロジェクトをリード 。 結果、弊社FDEがプロジェクト リーダーのポジションを担当 。 After FDE FDE PM FDE 信頼獲得に伴い、 CAIO村田を中 心にチーム(PM+FDE2名)での支 援に移行。 エンドクライアント役員との対面 折衝から技術実装までを一貫し て対応 。 Use Case Use Case 

Capabilities & Expertise 多領域にわたる AI技術・ノウハウ を保有・統合し、 企業のAI活用を「構想から実装・運用まで」 加速させることが可能 23 対応技術・ノウハウ一覧 Capabilities & Expertise 生成AI基盤技術（ Foundation) AIエージェント技術（ Agent Systems） AIアプリケーション開発技術（ Application Layer） データエンジニアリング / MLOps セキュリティ / ガバナンス AI人材育成（ Enablement） 弊社の対応技術・ ノウハウ • LLM活用と最適化 ：GPT、Claude、等のモデル を適材適所で活用、高度な生成能力を提供。 • モデルカスタマイズ ：ファインチューニングによる 特化型モデルの構築。 • RAG実装 ：外部データを活用した高精度なナレッ ジ検索・回答生成。 • マルチエージェント設計 ：複数の AIエージェント による自律的な協調動作を実現。 • ワークフロー自動化 ：業務手続きや判断プロセ スを自動実行。 • 外部システム連携 ：API連携によるシステム横断 的なタスク遂行。 • AIプロダクト開発 ：Webアプリ／ SaaS設計・実装 によるサービス化。 • UX設計とプロンプト設計 ：人間中心設計による 使いやすい UI/UX提供。 • 評価と運用基盤 ：ログ収集・指標設計に基づく継 続的な改善サイクル。 • アナログ〜非構造データ対応の基盤構築 ：紙・ 画像・音声など非構造データを OCR・正規化。 • 人手 ×自動化のハイブリッド・パイプライン ：BPO 部隊が最も手間のかかる整形工程を担い、継続 的にベクトル DBへ投入できるデータパイプライン を構築。 • ガバナンス設計 ：AI利用における GRC（ガバナン ス、リスク、コンプライアンス）整備。 • セキュリティ設計 ：権限管理、 A2A SSO に対応し た安全なシステム設計。 • 監査とリスク管理 ：監査ログ・ポリシー策定によ るリスク制御。 • リテラシー教育 ：AIの基礎知識を体系的に習得。 • プロンプト／ AI利用スキル ：実務で使えるプロン プト設計・応用。 • プロジェクト実践能力 ：実務課題による運用・推 進スキルの育成。 

Service Offering Matrix 最新の生成 AI技術からMLOps・データ基盤・ AIガバナンス まで、 企業が必要とする AI技術領域を網羅したエンドツーエンド支援を提供 24 サービス提供マトリクス Service Offering Matrix 生成AI基盤技術 AIエージェント技術 AIアプリ開発 データエンジニアリング セキュリティ・ ガバナンス AI人材育成 AIエンジニアリング・開発 LLM活用・RAG実装 ・fine-tuning マルチエージェント構築・ 自律制御 Webアプリ / 生成AIアプリ実装 / プロダクト開発 ETL / データ基盤構築 ・MLOps セキュリティ設計支援 ー (AI研修・内製化支援と 重なるため省略 ) AI活用コンサルティング モデル選定・ 技術アセスメント エージェント企画・ 要件定義 アプリ要件整理 データ基盤要件・ 品質評価 AIガバナンス / 権限設計 ー (同上) 企業向け AI研修・ 内製化支援 基礎理解・ RAG実践講 座 エージェント設計演習 実務レベルの アプリ開発研修 データ基盤基礎教育 ガバナンス・ 運用ルール講座 ー (同上) …得意領域 

紙の書類の OCR読み取り、非構造データの正規化 データクレンジング等、データにまつわる BPOサービス 紙の資料 非構造データ BPO部隊 一番手間がかかるが避けては通れない データの成型を担う 正規化された ベクトルDB 25 Business Process Outsourcing データ支援 BPO データ支援 BPO Business Process Outsourcing 

一定以上の役職者を対象に、個別の AIメンター(AI顧問)を手配 経営層 に対する 生成AI活用の1on1コンサルティング 26 AI Adviser AI顧問 課題 経営陣に対してのコンサルティング 従業員規模が数万人であり、一気に全社導入は難しいため、いかにトップダウンで推進できるかが 鍵。そのためにも経営陣の理解を得ることが不可欠。 グローバルでのデータの取り扱い グローバルメーカーであるため、各リージョンからの数字の報告やデータフォーマットを統一できてい ない。また、経営陣向けの資料の読解に時間がかかっている。 数万人の従業員規模 全社に生成 AIの活用を推進していく際に、権限の設定や、課題の特定、推進部署の立ち上げなど非 常に大きな壁が存在。 部署 DX推進部門 内容 グローバルで上がってくる経営資料のレポートの読み解き 技術 ChatGPT / RAG / Dify / Box AI / Azure / etc.. Client 大手グローバル飲料メーカー (売上約3兆円規模) 実績例 AI顧問 AI Adviser 

SIerやDXコンサル向けにAI研修を実施 27 AI Training AI研修 例1 AI開発におけるセキュリティの要点 例2 AI駆動開発 / バイブコーディング実践 例3 AIエージェント開発 AIエージェントによる社内 Webアプリケーションの自動操作 例4 AI統合オーケストレーション ※ 内容は職種や役職にカスタマイズ 　テーマ例 AI研修 AI Training 

GRC(ガバナンス・リスク・コンプライアンス )を意識した 守りの支援 28 Governance Risk Compliance ガバナンス (責任と意思決定 ) ● AIリテラシーのばらつき ● 方針と適用範囲の曖昧さ ● AIポリシーの明文化 ● Human-in-the-Loop設計で人の 責任の明確化 ● 個人情報保護 ● 著作権 /商標の侵害 ● AIによる読み取り権限の制限 ● 社外への生成物に対しての レビュー リスク (技術・運用 ) コンプライアンス (法律・規定 ) AI Governance Support 気をつける べきこと 対応策 AIガバナンス支援 ● プロンプトインジェクション ● 機密データの漏洩 ● ハルシネーション ● システムプロンプトの分離 ● プライベートネットでのセキュア 環境構築 ● ファクトチェッカーの導入 AIガバナンス支援 AI Governance Support 

AGENDA 29 ■ はじめに ■ AIタレントフォースの事業・組織紹介 ■ 採用情報 

30 CTO Message CTOメッセージ CTO Message エンジニアが「最新技術の最前線」に立ち続けるために 私は2001年、インターネット革命黎明期にエンジニアとしてキャリアをスタートしました。 以来、技術の寿命は「どんどん短く」なっています。 「今できること」は、すぐに“過去のスキル”になる・・・ 従前から、我々エンジニアが課されてきた宿命ではありますが、 生成AIの登場による”今”が”過去”になる速度は、もはや私の語彙力では表現しきれません。 また、ソースコードやドキュメントは生成AIが書いてくれますし、 シニアエンジニアが担当していた難易度の高い技術調査も、生成AIが提案してくれます。 このような時代において、我々エンジニアの価値とはなんでしょうか・・？ ①次々と登場する新技術を学び続ける力　②付加価値をお客様と“共創”する力 この2つだと私は考えています。 AIとともに学び技術力を高め、お客様と付加価値を共創するエンジニア。 このような成長志向をお持ちのエンジニアの皆様と共に力を合わせ、 「産業革命の担い手になる」と言うミッションを遂行していきたいと思っています。 小川 正樹／取締役 CTO 

31 AATのエンジニアに期待する役割 AI人材の力で、日本の生産性と創造性を激的に高める 顧客の事業価値にこだわる 成果のために学び続ける プロとしての矜持を持つ ただ言われたことをやるのではな く、クライアントの事業課題を踏まえ た革新的なソリューションを提供。 常に最前線の技術で支援し、 共に 未来を創造するパートナー として、 持続的な事業価値の向上に全力を 尽くします。 変化の激しい時代において、 最新 の技術と知識を貪欲に学び続け ます。 最先端のプロジェクトから得られる 日々の学びを社内にナレッジとし て蓄積し、顧客の最終成果に繋げ ていきます。 高い専門性と確固たる倫理観を 礎に、常に品質と信頼性を追求し ます。 プロフェッショナルとして、お客様の 期待を上回る価値 を提供し、業界 の未来を牽引する覚悟を示し続け ます。 Expected Role Expected Role 

32 働く魅力 Job Satisfaction Job Satisfaction 今後エンジニアの必須科目となる AIを学びながら、キャリアアップができる活躍の場を提供 ①⽣成AI案件への参画機会 ②キャリアアップの場 ③伴⾛型のサポート ④ナレッジの共有 実務未経験でも学習意欲があれば ⽣成AIプロジェクトへの参画が可能 最先端のAI技術を活⽤したプロジェクトで 市場価値の⾼いスキルを習得 研修やプロジェクト伴⾛⽀援を通じて 安⼼して新しい技術領域に挑戦 答えがない新しい技術だからこそ 社内でのナレッジ共有で課題を解決 

33 社内AI研修 AI Training AI Training 生成AIを活用したエンジニアになるための必要スキルを 1ヶ月で習得 RAGやファインチュー ニングを使って精度を 改善する 機械学習、ディープ ラーニング、生成AIな どの基礎を学習 STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 STEP 5 LLMについて理解する プロンプトが何かを理 解し、プロンプトの工夫 の仕方を知る LangChainを用いて LLMを扱ってみる プロンプトを書く LLMを活用する 精度改善をする 習ったことの全てを活 用しAIプロダクトを作 る AIプロダクトを作る ・AIの歴史 ・生成AIの概要 ・LLMとは ・SLM、ローカル LLM ・マルチモーダル化 ・プロンプトとは ・プロンプトの構造化 ・コーディングにおけるプロ ンプト活用 ・変数を乗せたプロンプト 活用 ・LangChainとは ・Model I/O ・Chains ・Memory ・RAGの概要 ・ファインチューニングの概 要 ・LangChainにおける Retrivalの使い方 ・ChatBot課題 ・RAG課題 ・AI Agent課題 AI Training 

34 入社後のキャリアステージ Career Stage Career Stage 自社研修→OJTを経て、早い期間からリーダーやマネジメントへ昇格 ※ 経験されてきた内容によってキャリアステージが異なります キャリアラダーのイメージ OJT 独り立ち リーダー 次のキャリアへ 研修 ATFの価値観や LangChainやRAGな ど技術を習得。 実際に現場に入って OJTで経験を積む。 現場に一人で入り、実 際に顧客の課題を技 術で解決。 プロジェクトを推進し、 チームを引っ張るリー ダーとして更に大きな 成果を創出。 組織を率いていくマネ ジメントの方向性か、 AI技術を突き詰めて いくテックリードの方 向性かを決め、キャリ アを形成。 

35 求人内容 Job Description Job Description 「AI経験者」や「生成AIに興味を持っている」 ×「エンジニア経験者」を積極募集中 募集概要 求める人物像 学歴・職歴 ✔大学・大学院卒（高専卒・高卒可） ✔プログラミング経験 2年以上 スキルセット ✔生成Aを利用したことがあり、自学自習をしている ✔2年以上のサーバサイド開発の知識と経験 ✔リレーショナル・データベースを利用したデータモデル 設計、効率的なSQLの知識と経験 特性 ✔高い学習意欲と柔軟性 ✔チームワークを重視し協働できる方 職種 ①生成 AIエンジニア ②プロジェクトマネージャー 勤務地 東京都品川区上大崎2-13-30 oak meguro 8階 雇用形態 正社員 給与 年収360万円～ 1200万円 稼働時間 フルタイム（ 160時間／月） 業務内容 ・生成 AI関連プロダクトの設計及び実装 ・クライアント企業の AI導入支援 （要件定義、 PM補助など） ・AIツールの開発および最適化 

36 求人内容 Working Environment Working Environment スタートアップらしく挑戦できる風通しの良い文化を築きつつ、チーム連携を重視する環境 文化 福利厚生 働き方 ✔挑戦を称賛し成長を支援する環境 ✔社員ひとりひとりが主体的に学び 挑戦できる風通しの良い職場 ✔社会保険完備 ✔通勤交通費支給 ✔業務に必要な PC/デバイスの提供 ✔出社メインでチーム連携を重視 ※受入先企業の規定によってはリモートあり ✔受入先企業での勤務後は オフィスへの帰社義務なし 

37 選考プロセス Selection Process Selection Process CTO面接 内定 カジュアル面談 会社概要や働く環境はもちろん、あなたのお話しも聞かせてください （オンラインで実施） エンジニアとしてどの様に成長したいかを聞かせてください （オンラインもしくは、オフラインで実施） ※ 最終面接前に、一部の方には技術テストを挟む可能性があります オファー面談の場を設けさせていただき条件等をご説明させていただきます ※ 必要に応じてCAIOやCEO面接を実施させていただく可能性があります （お互いのカルチャーがフィットするかを話し合いましょう） ※ 場合により選考回数が増える可能性があります 

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