【AIアーキテクトポジション】|最上流の技術選定から携わる/最新LLMの実践投入
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ITコンサル・セキュリティコンサル、ITアーキテクト
東京都
800-1500万円
正社員
服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的女性エンジニアが活躍中裁量労働制あり
事業概要
Acrosstudio株式会社は、業界トップクラスの成長率を誇る生成AIスタートアップとして、戦略立案からAI実装までを一貫して担う「生成AI実装型コンサルティングファーム」を展開しています。 単なるAI導入に留まらず、業務の在り方をAI前提で再構築する“AI Agent First BPR”を提唱し、実運用に耐えうる堅牢なシステム構築を強みとしています。
現在、プロジェクトの急増・高度化に伴い、ビジネスと技術を繋ぐ「技術的羅針盤」としてAIアーキテクチャを主導する体制を強化しています。
仕事内容
■システム要件定義・アーキテクチャ設計 ・お客様の業務課題をヒアリングし、As-Is / To-Beを構造化して整理、顧客の業務プロセス/課題を理解し、業務要件からシステム要件(機能・非機能)への落とし込み ・システム全体のアーキテクチャ設計、およびデータパイプライン(データフロー)の設計 ・クラウドインフラ(AWS/GCP/Azure)およびバックエンド・フロントエンドの基本設計(API設計、イベント駆動アーキテクチャー、マイクロサービスなど) ・非機能要件(セキュリティ、パフォーマンス、拡張性、安定性、認証認可、データ保護、AI固有リスク管理など)の要件整理、設計 ・ユースケース分析・制約条件・前提事項の明示と関係者合意形成
■AI・ML設計と技術選定 ・プロジェクト要件に応じた最適なAIモデル(LLM、機械学習モデル等)および商用API/OSSの目利き・選定 ・AIフレームワーク(LangChain, LlamaIndex / AutoGen等)の選定とシステム組み込み方針の策定 ・RAGアーキテクチャ、AIエージェント設計、マルチモーダル活用の設計 ・プロンプトエンジニアリング、RAG構成、精度評価指標の設計・ハルシネーション対策、ファインチューニングなどの精度改善/評価方針の策定 ・推論パイプライン設計、コスト最適化(GPU/API/OnPre構築費用含むトレードオフ評価)設計 ・MLOps設計(モデルバージョン管理、再学習トリガー、ドリフト検知)
■ステークホルダー・マネジメント(技術コンサルティング) ・PMや顧客(経営層・ビジネス部門)に対する、技術選定の理由/アーキテクチャの解説、意思決定支援 ・技術的トレードオフ(コスト、精度、パフォーマンス等)の提示とビジネス判断の支援 ・AI開発における顧客の「期待値コントロール」(できること・できないことの明確化) ・リスク/制約事項の平易な伝達と要件合意ファシリテーション
■開発チームとの連携 ・設計したアーキテクチャに基づく、開発チーム(エンジニア)への落とし込みと技術的サポート ・AI開発標準/設計テンプレートの策定と社内展開 ・設計レビュー/コードレビュー方針の策定と実施 ・ミドル〜ジュニアエンジニアへの技術指導/メンタリング
求められるスキル・人物像
■Webシステムまたはデータ基盤におけるシステム要件定義、および基本設計の経験(目安:3年以上) ■パブリッククラウド(AWS, Google Cloud, Microsoft Azureのいずれか)を利用したアーキテクチャ設計の実務経験 ■AI・機械学習(特にLLMや生成AI周辺)の技術的な仕組みの理解と、実装・検証の経験(実務・個人開発問わず) ■顧客または非技術者のステークホルダーに対し、技術的な提案、要件のすり合わせファシリテーション(説明、議論、合意)を行った経験 ■システム構成図やデータフロー図などを用いた高いドキュメンテーション能力と、言語化能力
■AIプロジェクト(PoCから本番システム導入まで)におけるテックリードやアーキテクトの実務経験 ■生成AIを活用したシステム(RAGシステムの構築、またはモデルのファインチューニング等)の設計・開発経験 ■MLOps / LLMOpsの設計・構築に関する知見 ■AIコンサルティングファームやSIerでの上流工程(顧客折衝・要件定義)の経験 ■プリセールスエンジニアやITコンサルタントとしての経験
■AI技術の進化に対して常に高いアンテナを張り、キャッチアップを楽しめる方 ■専門的な技術の話を、分かりやすい言葉に翻訳して他者に伝えるコミュニケーション能力に長けている方 ■「技術のための技術」ではなく、「ビジネス課題を解決するための技術」という視点を持てる方 ■曖昧な要件の中から論理的に最適解を導き出し、自ら形にしていく推進力のある方
勤務地・給与・その他情報
想定年収、待遇・福利厚生、
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開発環境・現場
■AI/ML: OpenAI API, Anthropic Claude, Google Geminiなど、各種OSSモデル(Llama等) ■Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Dify など ■Cloud: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure(任意1種以上) ■Languages: Python, TypeScript など ■Database: PostgreSQL, MySQL, 各種Vector Database (Pinecone, Qdrant等) (※上記は一例であり、アーキテクトとして最適な技術を選定していただきます)
このPJ・案件で使われている技術
- プログラミング言語
- TypeScriptPython
- データベース
- MySQLPostgreSQL
- クラウド
- AWSGCPMicrosoft Azure
得られる経験・キャリアパス
■最上流から下流まで関与できる: ・コンサルティングフェーズの業務要件定義から入り込み、実際のデリバリー 開発まで一気通貫で携わるため、 ・自身が設計したアーキテクチャがビジネス価値を生む瞬間を見届けることができます。
■最新AI技術の実践投入: ・日々進化するLLMやAIツール群を常に検証し、実際の商用プロジェクトへ適用していく国内最先端の経験が積めます。
■経営・ビジネス視点の獲得: ・顧客の経営層やビジネスリーダーと直接対話する機会が多く、 ・技術力だけでなく高度なビジネスコンサルティングスキルも磨かれます。
事業内容の詳細
AIコンサルティング案件から連動するデリバリー開発(PoC・本番開発)において、リードアーキテクトとして以下の業務を推進していただきます。
【年収の内訳・モデルケース】 ■年収 800万 〜 950万円(システム設計・上流工程のスペシャリスト層) AIの実務経験は不問ですが、大規模なシステム要件定義やクラウドアーキテクチャ設計(AWS/Azure/GCP等)において高い専門性をお持ちの方。 入社後にAI領域のキャッチアップを並行して行い、AIアーキテクトへシフトしたい方を想定しています。
■年収 950万 〜 1,500万円(AI経験者・即戦力層) Webシステム/データ基盤のアーキテクチャ設計に加え、LLM、RAG、MLOps等の実務経験、またはAIプロジェクトのリード経験をお持ちの方。
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