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【採用部門 概要】開発組織におけるAI Native化と本部横串の変革推進を行っています。LLM、Copilotなどの生成AI活用を推進し、生成AIを活用したPoC、伴走支援、業務プロセス分析やSkillsなどのアセット整備など、開発の現場がAI Nativeに自走できる環境を整えています。また、ハーネス／ループエンジニアリングなどの先進技術を開発／検証し、従来の開発期間を劇的に短縮させるなど、開発現場の希望となる先行事例を創出していきます。持続的な変革と楽しい挑戦が広がる組織文化を技術起点で創ります。【ミッション】開発組織におけるAI Native化への変革をリードし、技術起点で継続的な価値創出に貢献する【主な業務】社内既存AIツールの活用促進と新規AI技術の検証／導入【具体的な業務】・本部横断でのAI駆動開発の推進・社内外の先進技術／AI活用事例の調査と検証／展開・LLMモデル活用方針の策定／展開・業務効率化に向けたAI PoCの企画／推進・各開発チームへのAI活用伴走支援・Skills／Agent.mdなどAI活用アセットの整備／運用・ハーネスエンジニアリング／ループエンジニアリングの検証／仕組み化・自律開発／夜間自動開発など新しい開発プロセスの検証【仕事の魅力】・単なるAIツール導入やPoC推進に留まらず、本部全体のAI Native化を横断的にリードし、現場の困りごとを起点に“これが欲しかった”と言われる仕組みを自ら創ることができるミッションです。・Copilot、Codex、Claude Code、Devinなどの多様な生成AI／Coding Agentをテーマや工程に応じて選択／検証し、開発生産性を高める新しい開発環境創りを主導することができます。・ナレッジグラフ、長期記憶、ハーネス／ループエンジニアリングなど正解が確立されていない先進領域にも挑戦することが可能な環境です。・自律開発や夜間自動開発などを試せる環境で、開発期間を大きく変える成功事例を創出し、本部全体の新たな標準モデルとして展開できます。

【期待する役割】業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。【業務詳細】AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供します。■お客様の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発■アクセンチュア社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進■お客様向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革■生成AIを活用したソリューションの開発、導入■上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造【AIエンジニアの魅力】■最先端の技術を活用した挑戦的なプロジェクトから大規模プロジェクトまで、様々な選択肢があり、自分の志向にあったキャリア形成ができます。また、クライアント向けのデリバリだけでなく、個々人がAI技術を活用してアクセンチュア社内の自分達の業務を効率化することにも挑戦ができます。

【期待する役割】AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。【業務内容】■LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価■LLMを用いたAIエージェントの開発・評価■LLM・AIエージェントを活用したサービス開発■Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進【技術スタック（一例）】■フロントエンドTypescript/Node.js/React/Next.js■バックエンドTypescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC■インフラTerraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure■AIPython/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV【AI開発支援ツールの導入】当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。■Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇■Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇■v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化■GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ■Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上【本ポジションの特徴】■燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。■燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。■ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。■手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

【募集背景】まちづくりや社会インフラの分野では、これまでデータ化やAIの適用が他分野に比べて遅れていました。私たち同社ではこれらの分野でもデジタル化・DXを推進するための研究開発部門となる「技術創発研究所」を他社に先駆けて創設し、その中にAIを専業で扱う「AI解析研究室」もあります。AI解析研究室の研究の深化・加速に向けて仲間を募集しています。【業務内容】画像データを中心にVision＆Language Model, Object Detection, Semantic Segmentation 等を適用して、防災や構造物管理に活用するための研究およびソリューション開発を行う業務となります。【魅力】■社会インフラ分野でAIの研究開発に携わる魅力・地震や洪水などの災害、社会インフラの老朽化といった社会課題に対して、現状では利用できるデジタルデータが少なく、AIが活用できる業務は限られています。その分、AI技術者がこれから広く・長く活躍できるフィールドがあり、技術の力で課題解決ができたときの効果が大きいとも言えます。私たちは比較的容易に取得できる画像・動画データを中心に、AIによる課題解決に取り組んでいます。・他業界と比べてチャレンジングな点として、屋外で自然環境の影響を受ける社会インフラでは、均質なデータを得ることが難しいという問題があります。画像特徴量の違いやインバランスデータに対応して、ロバストなAIを構築することが課題となっており、そこが難しさでもあり面白いところでもあります。