ソリューションエンジニア

■仕事概要
▍ポジション概要
クライアントの経営課題を、AI駆動開発で「動くもの」にして届ける、案件の技術責任者です。

• 案件はすべて元請け（プライム100%）。客先常駐はありません。
• 仕様を受け取るのではなく、提案・要件定義の段階から関わります。
• 自社のAI駆動開発基盤「AI Mission Control（AMC）」で、少人数でも速く、品質高く作れます。

▍このポジションの魅力
▼「何を作るか」から関われる
クライアントのCxOや事業責任者と直接話し、業務課題を特定するところから入ります。決まった仕様をこなす受託開発とは違い、技術の判断がそのまま事業の成果につながります。
▼ AI駆動開発の環境がすでに整っている
自社開発の基盤「AMC」が、タスクのIssue化から実装・レビュー・テストまでを支えます。使うだけでなく、今後は基盤そのものの改善にも関われます。
▼ 長く安心して働ける
創業以来フルリモートで、全国のメンバーが働いています。社員の9割が子育てと両立しており、実際の残業は月10〜20時間です。「社員＞クライアント」を掲げ、無理な案件は受けていません。
▍仕事の進め方
IT・DXコンサルタントと一緒にクライアントのヒアリングに出て、技術的に実現できるか、どこまでAIで置き換えられるかをその場で判断する。
画面モックやPoCを早い段階で作り、「動くもの」を見ながらクライアントと合意を取る。
技術方針・アーキテクチャを決め、データモデルやAPIを設計する。
AMCを使って実装・レビュー・テストを進める。
本番運用と、現場への定着まで伴走する。
プロジェクト期間は半年〜3年以上です。PoCで終わらせず、現場で使われるところまで見届けます。
▍チーム体制

• 1案件あたり2〜6名の少人数チーム（IT・DXコンサルタント／PM 1〜3名＋エンジニア1〜3名）
• インフラはDevOps・SREメンバーが、複数の案件をまたいで支援します。
• 1人あたり2〜3案件を並行して担当します。

▍役割分担

• IT・DXコンサルタント：何を解決するか（経営層へのヒアリング、課題整理、合意形成）
• PM：どう進めるか（スケジュール、品質、クライアント側ベンダーを含むQCD管理）
• エンジニア：何をどう作るか（技術方針、アーキテクチャ、実装）

クライアントとの打ち合わせには、エンジニアもコンサルタント・PMと一緒に出ます。要件を直接すり合わせるので、伝言ゲームにはなりません。
▍プロジェクト事例
▼ 建設業｜工事台帳システムの刷新
紙・Excel・支店ごとの運用が混在していた工事台帳（受注〜原価・進捗・請求・入金・月次締め）を、業務の中核となるシステムに作り変えています。
AIエージェントが顧客資料から画面モックを生成し、短いサイクルで合意を積み上げています。

• 担当範囲：画面モック作成、データモデル・API設計、バックエンド実装、会計システム連携の方針検討
• 技術：TypeScript、Tailwind CSS、AWS Amplify、GitHub Actions、Claude Code

▼ 不動産｜基幹システムのデータ統合と新機能開発
旧基幹システムを刷新し、新しい基幹システムを開発しました。クライアント側の開発ベンダーも含めて、当社が設計レビューと進行を統括しています。リリース後は社内で開発を続けています。

• 担当範囲：データ移行設計、設計書作成、AI駆動開発による実装
• 技術：AWS、PostgreSQL、PHP、Laravel、Vue

▍技術スタック
※過去案件の例です。案件ごとに最適なものを選びます

• 言語・FW：TypeScript（Next.js、React）、Python（FastAPI）、Go、Node.js、PHP（Laravel）
• 生成AI：OpenAI API、Claude API、Azure OpenAI Service、LangChain、LlamaIndex、Mastra、Agno、独自RAG
• クラウド・インフラ：AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Docker、GitHub Actions、Terraform
• データベース：PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis、BigQuery、Redshift
• AIコーディングエージェント：Claude Code、Codex
• AI駆動開発基盤：AI Mission Control（Claude Code、Codex、OpenTelemetry、Langfuseなど）

▍入社後の流れ

• 1週目：開発環境のセットアップ、会社・事業の説明、CTO・EM・PM・コンサルタントとの対話。
• 〜1ヶ月：AMCの使い方と開発の進め方を習得。コンサルタントに同行し、顧客対応を見る。
• 2〜3ヶ月：1案件を担当してクライアントとの伴走を開始。慣れてきたら2〜3案件に広げる。

▍成長支援

• EMとの定期的な1on1
• LLMタスクフォース（社内のAI勉強会）への参加
• AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

• エンジニアとしての実務経験5年以上（年数は目安です。経験の中身を重視します）
• 要件定義から実装までを一気通貫で担当した経験
• 顧客やコンサルタントと直接やり取りして、プロジェクトを進めた経験
• コンサルタントやPMとチームで進めた、DX・AX案件の経験
• フルスタック開発の経験（API設計・実装、データベース設計）
• AI駆動開発の実践経験（Claude Code、Codexなど）

• 経営層や事業部門と直接要件を詰め、PoCから本開発まで進めた経験
• AI駆動開発を、案件の標準プロセスとして整備した経験（CI/CD、自動テスト、AIレビュー）
• 生成AIを使った業務システムを現場に導入し、定着させた経験（RAG、エージェント）
• 複数の案件を並行しながら、品質を保った経験
• AWS／Google Cloud／Azureでの設計、Terraformによるインフラ構築の経験
• データ基盤（BigQuery、Redshiftなど）の構築経験
• OSSへの貢献、技術発信

• クライアントの要求を理解し、要件に落とし込むのが得意な方
• コンサルタントと連携しながら、プロジェクトを前に進められる方
• AI駆動開発で、品質が高く価値のあるものを届けたい方
• 不確実な環境でも、失敗を学びにして高速に改善を回せる方