Job offer curation - ⁨AI開発⁩

近年、AI技術の急速な発展により、企業や個人の活動におけるAIの重要性が増大しています。国内AIソリューション市場は2030年までに年平均成長率25%で拡大すると予測され、特に生成AI市場は2023年から2028年にかけて10倍以上の成長が見込まれています。 しかし、多くの組織ではAIの技術的側面のみに注目し、人間的な要素や共感力との融合が十分に図られていないのが現状です。AIの実装に成功している企業でも、その効果を最大限に引き出せていない例が多く見られます。 このような市場環境の中、私たちは「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」という理念のもと、2024年4月より新しいAIチームを立ち上げることとなりました。当チームでは、AI技術を通じて個人と企業のポテンシャルを最大限に引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できる世界の実現を目指しています。この挑戦的な使命に共感し、共に歩める仲間との出会いを心待ちにしています。 所属チームについて 【チーム理念】 「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」 AIチームは共感力を基礎に、一人ひとりの思いに寄り添い、理解を深めていきます。その上で、個人や企業が持つオリジナリティを最大限に引き出し、新たな可能性が広がる世界の実現に取り組みます。"拓く"には、新たな可能性を切り開くという積極的なニュアンスを込めています。 【Mission】 「共感を原動力に、AIで誰もが驚く強みを生み出す」 相手を理解し、共感する力を原動力として、AI技術の可能性を追求します。個人と企業のポテンシャルを引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できるよう支援することが、AIチームの使命です。 【Vision】 「共感×AIで、技術と事業と人材を紡ぐフロンティアチーム」 AI技術・AIビジネス・AI人材の3つの領域を有機的に結びつけ、総合的に推進する先駆者となることを目指します。「紡ぐ」という言葉には、それぞれの要素を融合させ、新しい価値を生み出していく意味を込めています。AIチームは常に新規性のある事柄に挑戦する精神を持ち続けます。 【Value】 「活発なコミュニケーション」：相互理解と価値創造の基盤 「ダイバーシティ」：多様な個性と価値観の尊重 「ワークアズライフ」：仕事と私生活を一体として捉え、人生を充実させる 「チームワーク」：相互支援と協働 「ホスピタリティ」：思いやりの心 「誠意」：信頼関係の構築 「創造性」：革新への追求 「挑戦」：新しい可能性への探求 「感謝」：互いを認め合う心 「熱意」：目標達成への推進力 AIチームは、オープンで活発なコミュニケーションを基盤に、多様な個性や価値観を持つメンバーが互いを理解し、尊重し合える環境を大切にしています。仕事と私生活を厳密に区別するのではなく、人生全体を豊かにする「ワークアズライフ」の考えのもと、メンバー一人ひとりが自分らしく活躍できる場を創造します。チームワークとホスピタリティの精神で、互いをサポートし、共に成長する関係性を築きながら、誠意を持って業務に取り組みます。既存の枠組みにとらわれず、創造性を発揮しながら新しい課題に挑戦し続けることで、技術と人間性の両面で進化を目指します。そして、チームメンバーや関係者への感謝の気持ちを忘れず、情熱を持って目標達成に向かって邁進します。この熱意こそが、私たちの革新を支える原動力となっています。一人ひとりがこれらの価値観を体現することで、チーム全体の力を最大限に引き出していきます。 業務内容 【概要】 AIエンジニア（AIチームメンバー）としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム（画像認識・自然言語処理など）の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験（コーディングを含む） 技術スタック クラウド： AWS、GCP、Azure データ活用基盤：Snowflake、Databricks 生成AI：OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語： Python、SQL、Rなど フレームワーク：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 応募資格 ・ 必須スキル・経験 ⮚ 研究または実務でのAI開発経験1年以上 ⮚ 主要なAIフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を利用した開発経験 ・ 歓迎スキル・経験 ⮚ 生成AI関連の実務経験 ⮚ クラウド（AWS、GCP、Azureのいずれか）の実務経験 ⮚ AIプロジェクトの設計から実装までの一連の経験 ⮚ 統計・機械学習関連の資格保有 ⮚ 顧客折衝の経験 求める人物像 ・ 共感力とコミュニ

データ分析・AI活用業務において、新たなデータ基盤やデータマネジメントの仕組み整備とデータ利活用の基盤拡大に向けて、戦略立案・実行、要件定義・アーキテクチャ検討、PJマネジメント等を中核となって推進すると共に、人材育成に貢献いただきます データコンサルタント/アーキテクトとして全社のデータ利活用を推進するCoE組織に所属いただき、当社グループ大でのデータ基盤の拡充・再構築やデータマネジメントの仕組み整備のPJに参画いただくと共に、各ユースケースの実現を通じたデータ利活用支援を推進いただきます 東京ガスでは、1980年代以前から一貫してデータ分析の専門組織を設けて事業に深く活用しています。 これまでもデータの収集・蓄積～分析～意思決定・実行のサイクルを従来以上に素早く回すことを目指し統合的なデータ分析環境の整備を進めてきましたが、事業環境の変化や新たなテクノロジーの出現に素早く対応し、機動的な事業運営を支えるため、より自律的かつ柔軟なデータ利活用を実現する新たなデータ基盤の整備・拡充、データマネジメントの確立やAI開発・運用環境の強化を進めており、これらPJの企画・運営を推し進めるためのデータコンサルタント/データアーキテクトを募集します。 DXが経営課題として強くフォーカスされる中で、AI・データ活用とそれを支えるデータ基盤の重要性はますます高まっています。1000万件超の顧客データや年間500万件超のお客さまとのリアルな接点データ、様々な設備データなど、多種多様で膨大なデータを、大きな社会課題の解決に結びつける仕事に共に取り組む仲間を募集します。

会社について Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI（汎用人工知能）」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligence Company Deck（別タブで開きます） 私たちは、2つの事業を展開しています。 1つは、日本発の汎用人工知能（AGI）の実現。従来のような巨大なモデルを全利用者に一律に提供するのではなく、利用者に合わせて独自に成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。 もう1つは、遍在型AGIの特性を活かした生活者向けグローバルプロダクトの構築です。2026年1月に国内最大規模の100億円規模の初回資金調達を完了し、博報堂DYグループとの資本業務提携を経て、研究開発並びにプロダクト開発を加速しています。 ポジションについて ポジションの意義・背景 本ポジションでは、社内のプロダクト開発・研究開発の成果と、協業企業の既存システムをつなぐ役割を担います。遍在型AGI技術や既存のLLM・AIエージェントを活用し、協業企業のビジネス課題を解決するエンジニアです。 協業企業の現場でビジネスを理解したうえで、エンタープライズ環境やレガシーシステムへAIを統合し、顧客に新たな価値を届けます。協業企業の環境で本番稼働するシステムを構築し、社会実装を通じて事業インパクトを生み出す責任を担います。 業務内容・期待成果 事業開発メンバーと連携し、協業企業との対話を通じて顧客のビジネス課題を特定します。解決に向けた技術要件の定義、アーキテクチャの意思決定、ドキュメント化を推進します。また協業企業の内製チームへの引き継ぎや継続サポートを担います。 協業企業のシステム環境で本番稼働するAIプロダクト（RAG や AIエージェント等）のアーキテクチャ設計とフルサイクル開発を行います。 既存システムとの統合、性能・セキュリティ等の非機能要件への対応、協業企業環境へのデプロイメントを一貫して担います。 品質評価パイプラインの構築やハルシネーション対策を実装し、モニタリングと改善サイクルを運用します。 現場で得た知見や技術的課題を社内のプロダクトチーム・リサーチチームへ共有し、プロダクト開発に反映させます。 主な技術スタック・開発環境 ツール: GitHub / Slack / Notion / Figma AIツール: Claude Code / Cursor / ChatGPT / Gemini / Grok 技術スタック: Python / TypeScript / React / Go / AWS / Google Cloud（および関連するAI開発フレームワーク） ポジションの魅力 自社AIモデルにおける研究開発の成果をエンタープライズ環境で本番稼働させる、難易度の高い挑戦ができるポジションです。 エンジニアとしての実行・実装力に加え、協業企業との対話・意思決定など、ビジネスにも直結する役割を担える環境です。 プロトタイプから実用化へ進める過程で得た知見を、自社AI技術の開発にも還元できます。