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クラウドAIエンジニア(ガバメントクラウド)

デジタル庁

テック 東京都千代田区 企業サイト 掲載 8/1

給与

1050〜1720万円/年※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

勤務地
東京都千代田区
雇用形態
契約社員
働き方
ハイブリッド勤務
年間休日
非公開

仕事内容AIエンジニア

デジタル庁で政府機関向けにAIを安全に活用するための技術的仕組みを設計・実装・運用するクラウドAIエンジニア。大規模言語モデルをクラウドサービスと組み合わせ、共通AIサービスを開発する。官民で活かせるスキル獲得が可能で、週4〜5日勤務、リモートワーク可。想定年収1,050万〜1,720万円。非常勤の一般職国家公務員として年度更新の任期。応募締切は令和9年3月31日。

募集背景・業務内容

  1. デジタル庁はDX推進の司令塔として、マイナンバーカード普及やガバメントクラウド整備・運用を進めている。
  2. AIの安全な活用のための制度・仕組み作りを推進し、各種規則・標準・ガイドを整備しつつ、ソフトウェアやクラウドサービスを組み合わせて政府機関の職員や情報システムからAIを利用できるようにする。
  3. 本ポジションは政府機関でAIを安全に活用するための技術的仕組み作りを担い、大規模言語モデルをクラウドサービスやソフトウェアと組み合わせて安全に実行・管理する技術的設計・実装・運用を行う。
  4. 政府機関職員のチャット形式でのAI利用、問い合わせ対応、情報システム内処理、内製開発、運用改善など多様なユースケースに対応する共通AIサービスを開発する。
  5. 特定ケースではデータ収集・加工を行い、生成AIを活用したサービス開発も行う。
  6. AIチームのデータサイエンティストやAIエンジニア、AI担当行政官、ガバメントクラウドチーム、省庁・地方公共団体担当と連携する。

本ポジションの魅力

  1. 官公庁と民間企業の間で人材が流動的に出入りすることを推奨しており、官民どちらでも活かせるスキル獲得・経験ができる。
  2. 大規模な組織での効率的でセキュアなAIサービス設計・開発・運用のスキルが身につく。
  3. 最新のAI関連技術を使った実践的解決策の策定経験を積める。
  4. AIサービスやクラウド機能を使ったアジャイルな開発運用プロジェクト経験を得られる。

採用予定人数

  1. 1名

募集期間

  1. 令和9年3月31日まで。定員に達した場合、期間内でも公募終了の可能性あり。
  2. 応募状況により延長する場合がある。

選考プロセス

  1. 書類選考の後、2〜3回程度の面接を予定。
  2. 応募から内定まで通常4週間〜6週間。
  3. 応募者多数の場合は面接調整の都合で日程が延びる可能性がある。
  4. 各選考の結果は2週間以内を目安に連絡。

応募にあたる個人情報の取扱いについて

  1. 応募情報はデジタル庁のプライバシーポリシーに基づき取り扱われる。

募集要項最終確認 8/5

雇用形態
契約社員
想定年収
1050〜1720万円/年
勤務地
東京都千代田区
働き方
ハイブリッド勤務
年間休日
非公開
職種
AIエンジニア
経験年数
不問
掲載日
8/1
最終確認
8/5

応募資格(必須)

  • AWS、Google Cloud、Azure、OCI、さくらのクラウドのいずれかを利用して、スクラムなどモダンな開発プロセスを実践した経験もしくは、CI/CDパイプラインやテスト自動化などDevOps領域の設計および実装に携わった経験
  • Gitを利用したチーム開発を通じてDevOpsを実践した経験
  • AIクラウドサービスを含めたクラウドインフラ開発をIaC(Infrastructure as Code)で実施した経験
  • データを取り扱う以下のいずれかの技術エリアにおける実運用を含めた豊富な経験
  • 現行システムでの運用を理解のうえ、問題の根本原因を深堀りし、旧来のやり方に囚われない新しい解決策を提案もしくは実行した経験
  • 情報も明確なプロセスもないような新規の状況のなか、自ら必要な情報を集め、迅速に判断を行って方向性を示し、自ら率先して対応策を実行した経験
  • 複数の関係者を巻き込んで前向きに問題解決に向かうマインドとコミュニケーション力、アウトプットを追求する行動力

歓迎する経験

  • 生成AIとRAG(Retrieval Augmented Generation)技術を使ったクラウドインフラの開発
  • AI Agent技術を使った、AIアプリケーションの開発
  • AIやデータ分析に使うための、データ加工、クレンジング、ラベル付け等のデータエンジニアリング経験
  • ユーザの課題解決をAIを使って実施した経験、課題の明確化、その解決策としてのAI技術の提案、解決策の実装の経験
  • 生成AIモデルをファインチューニングし、よりユースケースに適合したAI利用ができるようにした経験
  • AWS、Google Cloud、Azure、OCI、さくらのクラウドを使ったインフラ設計開発の経験
  • リレーショナルデータベースの論理設計の経験
  • NoSQLのデータ設計の経験
  • クラウド上でのシステム設計構築のプロジェクト経験
  • カンバン方式によるタスク管理の実務経験
  • マスタースケジュールやガントチャートによるプロダクトロードマップやマイルストン管理の実務経験

求めるスキル・経験

Apache SolrCI/CDDevOps経験DWH設計・構築・運用経験ElasticsearchETL/ELTパイプライン経験GitOpenSearchRDBMSTerraformインシデント対応キャパシティプランニングスクラムデータレイクAWSGCPMicrosoft AzureNoSQLOracle CloudRAG/検索拡張生成ガントチャートクラウドさくらのクラウドデータエンジニアリングデータクレンジングデータ加工ファインチューニングマイルストン管理生成AIモデル生成AI活用

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