AI基盤エンジニア｜AIエージェント基盤/生成AI基盤/ MLOps基盤

【求人No NJB2415096】
【Mission】
・全社のAI活用を支えるため、AIを誰でも安全・簡単・継続的に使える共通インフラとして、AI基盤を構築・運用し利用者に提供する。
・AIを現場の業務に組み込み、業務高度化・生産性向上・顧客体験向上につながる仕組みを提供することで、事業価値の創出に貢献する。
・AIエージェントの活用を前提とした業務変革を推進しており、その実現のため、AIエージェント基盤、機械学習運用基盤（MLOps）を整備し、「AIを業務で使い続けられる」環境を提供することを通じて、全社のAX推進に貢献する。

【このポジションの魅力】
・全社横断で影響力の大きい仕事に挑戦できる
　AIエージェント活用を前提とした大規模な業務変革において、AI基盤を構築するだけでなく、営業・マーケティング・業務・分析など幅広い部門と一緒に考え、実際の活用までつなげられます。
・上流から下流まで一気通貫で関われる
　単発のPoCや検証ではなく、AIユースケース検討、要件整理、アーキテクチャ設計、開発標準整備、実装、精度改善、運用改善まで、一気通貫で関与できます。
・AI活用と基盤整備の両面を経験できる
　単なるAIエージェントの開発だけではなく、認証・権限制御、監視、ガードレール、運用標準化など、AIの業務利用に必要な実践的な基盤整備に挑戦できるだけでなく、AIに必須となる“AI Ready”なデータ基盤の設計・整備にも携われます。

【Scope of responsibilities（責任範囲）】
ご経験・スキルに応じて担当領域を決定しますが、主に以下の業務を担っていただきます。

・全社のAI活用、およびAIエージェント活用を支える「AI基盤戦略・AI基盤構想・AI基盤アーキテクチャ」の策定・推進
・生成AI基盤、AIエージェント基盤、MLOps基盤の要件定義、設計、構築、運用
・AIアプリケーションが安全かつ安定的に利用されるための開発、認証、権限、監視、運用のルール整備と啓蒙
・開発チーム・業務部門と連携したAI活用案件の推進
・データサイエンティスト等と連携したAI機械学習モデルやAIエージェントの継続的改善のための仕組みづくり
・最新技術を踏まえたAI基盤の高度化、および新たな業務活用テーマの推進

【具体的に想定している業務】
以下のような業務を想定しています。

1. AI基盤の構想・アーキテクチャ設計
全社のAI活用方針や各プロジェクトの要件を踏まえ、AI基盤の全体像を設計
AIエージェント、機械学習基盤の役割分担や接続方式を整理
セキュリティ、監査、可用性、拡張性を考慮したアーキテクチャの策定
AIエージェントが業務システムと連携して動作するための基盤設計

2. 生成AI基盤・AIエージェント基盤の構築
Amazon Bedrock 等を活用した生成AI基盤の設計・構築
AIエージェントの実行基盤、外部システム連携、プロンプト管理、利用制御の設計
AIエージェントが業務データや各種システムと安全に接続する仕組みの整備
利用者・開発者が再利用しやすい共通部品や開発標準の整備

3. MLOps・機械学習モデルの開発自動化
Amazon SageMaker等を活用した学習・評価・デプロイ・監視のパイプライン構築
モデル更新、データ取得、特徴量管理、推論基盤運用の自動化
手動運用となっているAI開発・運用プロセスの標準化と省力化
AIを継続的に業務活用できるようにするための運用基盤の整備

4. プロジェクト・開発チームへの技術支援
開発チームに対するAI基盤活用の伴走支援
Amazon Bedrock等の活用方法や設計上の考え方の展開
各案件における技術課題の整理、実装方針のレビュー、品質向上支援
PoC止まりにせず、本番運用に耐える形へ落とし込むための支援

5. 安定運用・ガバナンス整備
AI基盤の監視、障害対応、性能改善、利用状況可視化
認証認可、暗号化、ログ管理、監査証跡、ガードレール等の整備
AI利用に関するルール整備、リスク低減、セキュアな提供方式の検討
利用部門の拡大を見据えた運用標準化・共通化の推進

【想定される技術領域・環境】
※ご経験に応じて、すべてを必須とはしていません。

クラウド：AWS、Azure、Salesforce
AI基盤：Amazon Bedrock、Azure AI Foundry、Salesforce Agentforce、Dify など
機械学習基盤：Amazon SageMaker、DataRobot など
AI関連： AI Agent、MLOps、Machine Learning、Deep Learning、Prompt、Skills
開発言語：Python、Java、SQL、Shell、Jenkins など
関連領域：API、認証認可、暗号化、監視、ログ管理、CI/CD、AIコーディング支援ツール

【入社後に期待すること】
まずはご経験を活かせる領域から参画いただき、業務やシステム、データの特性を理解していただきます。
そのうえで、以下のような役割を段階的に期待しています。

AI基盤構築・運用における担当領域の自立的な推進
ビジネス要件を理解したうえでの業務変革を支えるAI活用プロジェクトへの参画・技術支援
AIエージェント基盤やMLOps基盤の標準化・共通化と利用推進
開発チームや関係部門と連携した課題解決・改善提案・AI案件推進
中長期的には、全社AI基盤のアーキテクチャ方針や高度化施策の検討・推進

【部門の雰囲気について】
部内には、営業経験者、契約管理経験者、データサイエンティスト、基幹システム／営業支援システムの開発経験者など、さまざまなバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。また、AIやデータ活用を技術だけで完結させず、実際の業務変革につなげることを重視しており、業務部門や開発部門と協働しながらプロジェクトを推進しています。
そのため、年次や性別に関係なく、多様な専門性を持つメンバーが互いに学び合いながら、より良い仕組みづくりに取り組んでおり、多様な人財が活躍しています。
また、フレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用し、柔軟な働き方が可能です。

参考リンク（ダイバーシティの推進 ）：https://www.aflac.co.jp/corp/value/diversity/

◆必須要件・スキル
・以下のいずれか複数（目安2つ以上）の実務経験を3年以上有していること
　 AI関連業務の経験（例：AI開発、AI基盤構築、生成AI活用推進）
　 機械学習業務の経験（例：機械学習基盤構築、機械学習モデル自動パイプライン構築（MLOps）、機械学習モデル開発）
　 システム開発プロジェクトにおけるPM／PMO／開発リーダー等の経験
　 システム開発、またはインフラ・クラウド構築の経験（例：AWS、Azure、Salesforce など）
・加えて、以下2つ以上（目安）のスキルを有していること
　 Python、Java、SQL 等を用いた開発スキル
　 AWS、Azure、GCP 等のクラウドに関するスキル
　 システムアーキテクチャ、システム設計のスキル
　 プロジェクト推進・管理のスキル

※現時点ですべてを満たしている必要はありません。
不足する領域についても、主体的に学び、担当範囲を広げていく意欲を重視します。

・非喫煙者もしくは入社時点で喫煙されない・禁煙する意志がある方（*）
（*）当社は「『生きる』を創るリーディングカンパニー」として、そして何よりも社員の健康維持・増進のために、「2028年までに社員の喫煙率を０％にする」ことを目指して、禁煙を促進する取り組みを強化しています。上記背景より入社時点で非喫煙者であることを募集要項に記載しています。

◆歓迎スキル・経験
・AI基盤、機械学習基盤、データ分析基盤の設計・構築経験 （例：AWS SageMaker、AWS Bedrock、Azure AI Foundry、MS Copilot、Dify、DataRobot など）
・生成AI、AIエージェント、MLOps、機械学習、深層学習等に関する知識・実務経験
・クラウドアーキテクチャの設計・構築経験（例：AWS、Azure、Salesforce など）
・セキュリティに関する知識・実務経験（例：認証認可、暗号化、ログ管理、監査対応）
・データモデリング、データベース設計に関する知識・経験
・業務部門と連携し、AI活用テーマを実装・定着まで推進した経験