TDSE株式会社

近年、生成AIやRAG技術は急速に進化し、様々な分野で活用されています。
同社は、これらの最先端技術を活用したシステム開発をエンジニアリングサービスとして
提供し、お客様のビジネス課題解決に貢献しています。
事業拡大に伴い、生成AI/RAGシステムを支える高度なクラウド基盤を
設計・構築・運用できるエンジニアを募集いたします。
AIやLLM/RAGシステムに最適化されたクラウド基盤の設計・構築・運用や、
非機能要件の実装、セキュリティ対策などを行います。
また、データサイエンティストとの連携や技術サポート、
新しい技術の調査・検証、社内への展開なども担当します。

【具体的には】
・ AIやLLM/RAGシステムに最適化されたクラウド基盤の設計・構築・運用
・ 非機能要件の実装・セキュリティ対策
・ データサイエンティストとの連携、技術サポート
・ 新しい技術の調査・検証、社内への展開
・ データベース構築やバッチ処理開発、AIシステムの構築など、幅広い技術領域への挑戦
・ アーキテクトとしてシステム全体を考案

【顧客】法人

【商材】ITソリューション（システム開発・運用保守など

【具体的には】
Difyライセンスの提案営業とAIエージェント構築支援サービスの提案営業を行っています。
新規顧客への提案、既存顧客へのサポート、契約交渉、顧客の課題ヒアリング、
最適なAIエージェントソリューションの提案、技術チームとの連携によるAIエージェント構築の
提案・支援、AIエージェントのマーケットリサーチ、アライアンス開拓などを行います。

・ Difyライセンスの提案営業
・ AIエージェント構築支援サービスの提案営業
・ 新規顧客への提案
・ 既存顧客へのサポート
・ 契約交渉
・ 料金・納期等の各種条件交渉
・ 顧客の課題をヒアリングし、最適なAIエージェントソリューションを提案
・ 技術チームと連携し、AIエージェント構築の提案・支援
・ AIエージェントのマーケットリサーチ
・ アライアンス開拓

TDSEにおけるMLOps支援サービスを担当していただきます。

【具体的には】
・MLOpsの導入・運用に関する業務
・クラウドを利用したアプリケーション開発・運用
・AIや機械学習・自然言語処理に関するアプリケーション開発・運用
・LLMOps（LLM/RAG）の導入・運用に関する業務
※AI・機械学習モデルの開発・検証は弊社データサイエンティストが行います。

※MLOpsエンジニア入社された後、データエンジニアやアプリケーションエンジニアへのキャリアチェンジも可能です。

同社におけるAIアプリケーション開発支援サービスを担当していただきます。

【具体的には】
クラウドを利用したアプリケーション開発・運用
AIや機械学習、LLMやRAGに関するWEBやAPIサーバを利用したプロダクションサービスの実装・デプロイメント
UI/UX設計・実装
※AI・機械学習モデルの開発・検証は弊社データサイエンティストが行います。
※自社プロダクト（QAジェネレータやTDSE Eye）の開発も担当します。

主な職務はアナリティクスコンサルタントで、データを活用し企業の経営課題を解決するコンサルティング業務となります。クライアントが納得し業務改善/活用できるソリューションを、データの利活用からご提案いただきます。

【具体的には】
社会インフラ、製造、流通、小売業等の顧客が抱える課題に対し、以下の様なデータ分析業務、コンサルティング業務等をお任せします。

顧客ビジネス課題解決のためのデータ集約、クレンジング、分析業務
機械学習等を含むデータ利活用による業務改善提案
DX戦略の立案・実行サポート
【配属部署】
本社

TDSEが手掛けるMLOps支援サービスやデータエンジニアリング支援サービスなどの案件のプロジェクトマネージメントを担当していただきます。

【具体的には】
プロジェクトの計画・スケジュール管理
チームメンバーのタスク管理・進捗確認・サポート
リソース管理・コスト管理
プロジェクトリスクの評価・対策
ステークホルダーとのコミュニケーション・報告
データエンジニアリング・アプリケーション開発プロセスの改善・最適化
チームの技術力向上・知識共有の促進

※プロジェクトマネージャは裁量によりプレイングマネージャとしてメンバーと一緒に開発するスタイルも可能です。
※機械学習システムの要件定義やアーキテクチャに精通し、コンサルタントキャリアへの変更も可能です。

【職務内容】
データサイエンスを活用し、クライアントのビジネス課題を解決する
アナリティクスコンサルタントの業務です。
データの収集・分析・予測を行い、クライアントの業務改善を提案します。
具体的には、データの集約・クレンジング・分析、データマイニングや機械学習の活用、
クライアントのデータ解析による課題解決の予測などを行います。

【具体的には】
・ 業務例企業のビジネス課題を解決するためのデータの集約、クレンジング、分析業務
・ データマイニングや機械学習等を用いたクライアント業務改善の提案
・ お客様先にあるデータを解析し、お客様の課題を解決するための予測を実施

【配属部署】
本社