アディクシィ株式会社のエンジニア求人・転職・採用 | 【AI/PM候補】AI第一世代の権威直伝!概念論で終わらないAIラボで習得|年休131日・残業7.3h|リモート率90%以上|平均年収161万円UP【「プロジェクトを動かす力」を、AI時代にアップデートしませんか?】

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NEW【AI/PM候補】AI第一世代の権威直伝!概念論で終わらないAIラボで習得|年休131日・残業7.3h|リモート率90%以上|平均年収161万円UP【「プロジェクトを動かす力」を、AI時代にアップデートしませんか?】

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プロジェクトマネージャー、PMO

東京都・神奈川県・愛知県・大阪府・福岡県

650-1200万円

正社員

TypeScriptJavaC#AWSPython

自社サービスありリモートワーク可フルリモート可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規立ち上げ新技術に積極的面接1回ベンチャー企業残業月20時間未満ストックオプションあり女性エンジニアが活躍中

事業概要

■AXインテグレーション事業 ■テクノロジーソリューション事業

仕事内容

🌐ADiXiの理念:日本をデジタル先進国に

ADiXiが掲げるのは、次世代に誇れる「デジタル先進国・日本」を創ることです。

かつて日本が「ものづくり」で世界を驚かせたように、 今の時代なら「AI」という最先端のテクノロジーを駆使して、もっと面白い未来がつくれるはず。 私たちは本気でそう信じています。

いま、多くの日本企業でAI活用が本格化していますが、AIを本当に人の仕事に役立つ仕組みにするには「AIの知識」だけでは足りません。

・長年積み上げてきた既存システム ・現場ごとに磨かれてきた業務プロセス ・言語化されていない暗黙知

「AIでできること」と「現場で本当に役に立つこと」の間には、まだ距離があります。 その距離を埋め、業務やシステムの中にAIを組み込み、現場で成果につながる形にしていく。それが、ADiXiの考えるAIインテグレーターとしての「AI実装」です。 今回募集するのは、AIの専門家ではありません。 あなたが現場で培ってきた「プロジェクトを動かす力」を、AI時代にアップデートしませんか?

<<当社の強みと働く環境>>

①AI時代の「実装力」を身につける実践型【AIラボ】

AI未経験から基礎を固めたい人も、開発経験をAI実装へ広げたい人も、AI案件のPMへ進みたい人も、先端技術を研究・発信したい人も、それぞれの現在地に合わせて学べる環境があります。

★AI PM/PMO📊(PM向け):AI案件の提案、期待値管理、リスク管理、精度評価、プロジェクト推進を学ぶPM向けコース ・AI初級🔰: AIの基礎、ビジネス活用、倫理・プライバシー・セキュリティ、LLM周辺技術を学ぶ入門コース ・AIエンジニアリング⚙️:LUI/CUI、MCP、RAG、AIエージェント、AI駆動開発などを扱う実装者向けコース ・AI技術研究🔬:最新論文の調査・再現実装、Graph RAG、マルチエージェント、モデル評価などを扱う上級コース

②【越境】し、役割に縛られない進化を後押しする文化

ADiXiには、自分の領域に縛られず、領域を広げていける環境です。

「新しい技術を面白がる」「わからないことは学びに変える」 「仲間の知見を借りながら、より良い答えを探す」

エンジニア、PM、コンサルといった役割はありますが、 AI時代の課題は、技術だけでも、管理だけでも、構想だけでも解決できません。 だからこそ、互いの専門性を尊重しながら、自分の領域に閉じず、一歩踏み出して学び合う「越境力」が私たちの最大の武器になっています。

③誇れる仕事を、【誇れる働き方】で。

AI時代の変化は速い。 新しい技術を学び、試し、現場で活かしていくには、ただ忙しく働くだけでは足りません。 考える時間、学ぶ時間、挑戦する余白、仲間と共有する時間 そうした「余白」があるからこそ、人は成長できて「より良い仕事」ができると考えています。

☑️年間休日131日以上&入社時に有給5日付与+1時間単位で取得OK。 ☑️平均残業時間7.3時間 ☑️リモートを活用した柔軟な働き方 ☑️AIラボを中心として学習機会&AIツールへの投資 これらは単なる制度ではなく、安心して挑戦し、学び、成果を出すための土台です。

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル ・システム開発におけるプロジェクト管理、またはPMOの実務経験(1年以上) ・要件定義、進捗管理、課題管理、ステークホルダーとの折衝経験 ・自身の業務フローや開発プロセスを言語化できること ・AIや新しい技術を学び続ける意欲 ・顧客や現場の課題に誠実に向き合う姿勢

■ 歓迎スキル ・AIプロダクトやデータ活用案件のPM/ディレクション経験 ・ChatGPT、Claude、Geminiなどを業務で活用した経験 ・Promptの基本構造や生成AIの弱点への理解 ・RAG、AIエージェント、MCP、LangChain、LlamaIndexなどへの関心・利用経験 ・Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなどを使ったAI駆動開発経験 ・API設計、既存システム連携、データ連携の経験 ・Evals、テスト自動化、CI/CD、品質改善への関心

■求める人物像

ADiXiが求めているのは、AIを使ったことがある人だけではありません。 これまでの開発経験、PM・PMO経験を土台に、 AI時代の新しい価値を生み出していきたい人です。

・新しい技術を面白がり、学び続けられる人 ・自分の専門領域に閉じず、越境しながら成長したい人 ・仕様、制約、検証条件を言語化することを大切にできる人 ・顧客や現場の課題に誠実に向き合える人 ・AIの不確実性を理解し、評価や検証を大切にできる人 ・チームで知見を共有し、仲間と成果をつくりたい人 ・自分の仕事を通じて、誰かの役に立ちたい人 ・次世代に誇れる「デジタル先進国・日本」という想いに共感できる人

そんな方と、私たちは一緒に働きたいと考えています。

<ADiXi Value> ・Integrity First:誠実さが第一 ・Own It:当事者としてやり切る ・Challenge Boldly:大胆に挑む ・Think Sharp, Move Fast:鋭く考え、速く動く ・We > Me:仲間と共に成し遂げる

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

開発環境・現場

■プロジェクト例 ・大手製造業におけるAIエージェント開発 製造現場に入り込み、業務自動化のためのAIエージェント開発や、独自プラットフォームの開発を支援。 現場でのAI研究・開発にも携わります。 ・大規模システムの AWS移行・クラウド基盤構築プロジェクト オンプレミスで稼働していた基幹システムを、AWS上へ段階的に移行するプロジェクトです。 要件整理・アーキテクチャ設計・移行計画策定・各チームの調整など、PM/PLが裁量を持ってプロジェクト全体をリードできるポジション です。

  • ADiXiの理念について社長が熱く語っています!
  • 元上場企業CTO×CEOで語るAIとITの過去・現在・未来

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語
JavaScriptTypeScriptGoJavaC#VB.NETPythonC++C言語Swift
フレームワーク・ライブラリ
ReactVue.jsNode.jsNuxt.jsNext.jsSpring BootSpringStrutsASP.NETLaravelDjangoRuby on Rails
ミドルウェア・ツール
ZabbixSAP
クラウド
AWSMicrosoft Azure
サーバー・OS
WindowsServerLinux
ネットワーク機器
Cisco
その他
Salesforce
支給PC
現場で選択可能(Windows/Mac)

得られる経験・キャリアパス

■ 得られる経験と将来のキャリアパス 「AIを使ってコードを書く」のは、あくまで最初の一歩。 ADiXiでは、AIを前提にした次世代の開発プロセスそのものを設計し、リードしていく多様なキャリアパスを描けます。

📈 開発プロセスを革新するリーダー/マネージャーへ ・AI-DDアソシエイト / AI-DDチームリード CursorやClaude Codeを活用した「AI駆動開発(AI-DD)」のプロとして、開発スピードと品質を異次元へ引き上げる。

・AIエンジニアリングリード / 開発プロセス責任者 AI時代の新しいスタンダードとなる「開発のルール」や「品質管理体制」を組織レベルで設計・運用。

🚀 ITコンサルの枠を超える【AXコンサルタント】へ ITコンサルタントに留まらず、AI前提のビジネス変革をリードする「AXコンサルタント」としてキャリアアップ可能です! エンジニアリングの枠を越え、ビジネスや組織の最上流から変革を牽引できます。

・DX / AI案件のリード(コンサルタント / 大規模案件PM) ・得意領域を活かした新規事業の立ち上げ(事業責任者 / PdM) ・AI時代の組織構築(経営企画 / 人事 / 営業など)

🛡️ AI時代のスペシャリストへ ・AI実装エンジニア / AIアプリケーションエンジニア AIを業務に組み込み、LUIやAIエージェントを駆使した次世代アプリを構築。

・AIテックリード / AIフェロー 最新のAI技術(Graph RAGやマルチエージェント等)をいち早く現場に落とし込み、技術でチームを牽引。

💡 この環境で磨ける「本質的」なスキル ・AIへの方針設計力:AGENTS.mdやCursor Rulesを用い、AIが迷わず動くための「仕様の言語化」スキル。 ・次世代連携アーキテクチャ:MCP等を活用し、AIと外部ツール・システムを繋ぎ込む設計力。 ・AI時代の品質管理:AIが生成したコードの評価やテスト自動化、CI/CDの高度な運用経験。

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