【株式会社ロビット】AIコンサルタント

■仕事概要
■具体的な業務内容
要件定義と技術的翻訳（橋渡し）
顧客側のビジネス要求やヒアリングをもとに、「何をどう判定すべきか」という要件を定義。フワッとした要望を、開発現場（SWエンジニア等）が実装・検証可能な解像度の高いソフトウェア/AI仕様へと翻訳する。
アノテーション仕様の策定と品質管理
AIモデル学習のための撮像要件を定義し、アノテーションチームに対する仕様策定と技術ディレクションを実施。判断に迷うエッジケースへの基準を提示し、データ品質をコントロールする。
技術的フィジビリティ評価と期待値調整
機械学習の推論結果が要件を満たしているかを検証。「精度が出ている」で終わらせず、実現困難な要求への代替案提示や追加データ依頼などを、技術的根拠をもって顧客へ提示し、スコープ合意を形成する。
エラー分析と改善アプローチの策定
精度が基準未達の場合、「データ量不足か」「撮像環境など物理的限界か」を多角的に分析し、ソフトウェアエンジニアと協働して改善サイクルを最前線で回し切る。
開発ディレクションとデリバリー推進
全体のプロジェクト目標と連動しながら、開発チーム（SW・アノテーション）の実行プロセスを指揮。技術的な難所を自ら紐解き、現場で「確実に動くシステム」としてデリバリー（納品・定着）を完遂する。

システム開発、AIプロジェクト、またはITコンサルティングにおける要件定義など上流工程の実務経験（3年以上目安）
AI技術やソフトウェア開発への強い関心と基礎的なリテラシー（エンジニアチームと技術的なディスカッションが成立するレベル）
表面的な事象を構造で捉え、的確な問いで深掘りできる高いコミュニケーション能力
俯瞰視点と論理的思考で、事実ベースの答えを導き出せる思考力

ソフトウェアエンジニア（Python等）としての実務経験、またはアーキテクチャの設計経験
AI・機械学習を活用したサービスの企画・事業開発経験
BtoBの複雑な折衝や、テックリードとしての開発ディレクション経験
製造業（工場・生産現場）のドメイン知識や業務改善プロジェクトの経験
スタートアップでの就業経験

橋を架けながら前に進める人
ビジネス・顧客側の文脈と、開発・技術側の文脈の間に立ち、双方が納得して動ける状態を作れる方。
「フワッとした要望」を要件に変換できる人
目的と手段が混同された状況でも、現場の事実とデータを整理し、エンジニアが迷わず動ける現実的な仕様に落とし込める方。
正確さと誠実さを武器にできる人
ひらめきや属人的なセンスよりも、事実に基づく網羅性・正確性を重視できる方。技術的限界の提示など、ときに耳の痛いフィードバックも厭わず、正しいプロセスを愚直に実行できる方。