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CAIO / VPoAI候補
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 休日
- 年間休日125日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
infoboxのAI・データ戦略全体を統括し、営業データをもとに営業・マーケティングの意思決定を自動化・最適化するAIの企画・実装を牽引するポジションです。AI戦略の策定から、モデルの企画・検証・PoC・プロダクト実装、チームビルディングまでを一貫して推進します。
この求人に応募
応募資格
必須
- AI / ML / LLM 領域でのリーダーシップ経験(Head of DS / ML・TechLead・VPoAI 等)
- プロダクト戦略からモデル実装・MLOpsまで一気通貫での実務経験
- PoC → 本番稼働まで責任を持って推進した経験
- 事業成長とAI技術の接点を描ける戦略思考・技術理解
- データサイエンス / AIエンジニアチームの立ち上げ・マネジメント経験
- LLM / MLの両方を課題に応じて使い分けた実務経験
- Snowflake / BigQuery 等クラウドDWHを起点にしたデータ活用・設計経験
- LLM API(OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock 等)を活用したアプリケーション開発経験(設計・実装・本番運用まで)
歓迎
- LLM/生成AI・ディープラーニングを用いたプロダクト開発経験
- SaaS / B2B プロダクトでのAI活用経験
- CxO・VP・リーダーとしてのチーム組成・戦略立案経験
- LangChain / LangGraph / LangSmith 等を用いたLLMオーケストレーション・評価パイプラインの設計経験
- RAG・グラフ構造・エージェント型AIの設計・実装経験
- MLOps基盤(モデルバージョン管理・再学習・モニタリング)の構築経験
- AIプロダクト特有のリスク管理(ハルシネーション・コスト・セキュリティ)をアーキテクチャ・運用レベルで設計した経験
- 営業 / マーケティング / SalesTech 領域でのAI活用経験
求める人物像
- 「AIで事業を創る」ことに強い熱量を持ち、0→1フェーズをリードできる方
- 技術・事業・戦略の3軸を横断して意思決定できる方
- 抽象度の高い課題を構造化し、実行フェーズまで推進できる方
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員◼️契約期間:期間の定めなし◼️試用期間:あり(3ヶ月)
- 役職
- CAIO / VPoAI候補
- 給与
- 1098〜1956万円/年
- 給与の詳細
- 年収 1,098万円〜1,956万円 ※みなし残業月40時間含む(スキル、経験に応じて) ■給与補足/ 年収 1,098万円;月収(約)91.5万円(基本給697,142円・固定残業手当217,858円) ◼️月40時間を超える残業代は追加で支給 ◼️昇給:会社の業績及び従業員の勤務成績等を勘案して各人ごとに決定 ◼️定期賞与はなし。但し、会社の業績、従業員各人の査定結果、会社への貢献度等を考慮して、賞与を支給することはある
- 手当
- 交通費上限有
- 勤務地
- 101-0047 東京都千代田区内神田1丁目9−12 J.NODE 内神田1F
- 働き方
- 勤務環境:基本的には週2出社(開発チームは要相談)
- 勤務時間
- フレックスタイム制度 11:00−16:00コアタイムで前後はフレキシブル可。1日8時間(休憩1時間)を基本とするが、1ヶ月での労働時間が確保できていれば日毎に稼働時間の偏りが出ても問題ない。
- 年間休日
- 125日
- 休日・休暇
- 完全週休2日制年間休日:125日(土日祝日&振替休日+夏期&年末年始休暇を足した日数)有給休暇:初年度は合計10日(入社初日に3日間付与、その後6か月間継続勤務かつ8割以上の出勤があった場合、さらに7日が付与)
- 福利厚生
- カフェテリアHQサービスの利用
- 社会保険
- 健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険など
- 掲載日
- 2026/06/30 22:12(109日前)
- 最終確認
- 2026/10/16 23:23(1日前)
仕事内容
採用背景
- 次のステージとして、「データを使う会社」から「AIで意思決定を自動化する会社」へ。
- infoboxが持つ営業データをもとに、“なぜこの企業に・今・この方法で”アプローチすべきかを導くAIを実装するフェーズに入っています。
- そのAI戦略と実装を牽引するCAIO/VPoAIを新設します。
お任せしたい役割とミッション
- infoboxのAI・データ戦略全体を設計・推進する
- AI技術を活用し、営業・マーケティングの意思決定を自動化・最適化する世界を実現する
- モデル企画〜検証〜PoC〜プロダクト実装までを一貫して推進する
1. AI戦略の策定とロードマップの推進
- 「営業 × AI」を軸とした全社AI戦略およびロードマップの設計・推進
- 既存データ基盤(Snowflake・dbt・Apifyなど)の活用方針策定およびAI適用領域の拡大
- プロダクト価値最大化を見据えた研究テーマ・PoC企画、精度評価・実証方針の設計
- KPI・成功指標の定義と、AIを中心とした事業成長戦略との統合
2.AIプロダクト開発の統括とチームビルディング
- 機械学習・LLMモデルの企画・設計・導入、およびプロダクトへの実装推進
- LLM・RAG・グラフ構造などを活用した意思決定支援AIの開発と、PoC〜本番導入までのプロジェクトマネジメント
- Python(scikit-learn, PyTorch, Transformers 等)によるAI/MLモデリング・評価・チューニング体制の構築
- LangChain / LangGraph / Mastra / Dify などを活用したLLMアプリケーション開発・プロトタイピングの推進
- データ収集・統合・特徴量生成パイプライン(Apify + Snowflake + dbt)の設計と最適化
- データサイエンティスト・AIエンジニア・MLOps人材の採用・育成・組織マネジメント
3.データドリブンな営業自動化プロダクトの創出
- データを活用し、「誰に・いつ・どの方法でアプローチすべきか」を自律的に導くAIプロダクトの企画・実現
- 行動・成果データを用いたチャネル推薦モデル、成功パターン学習モデルの設計・実装
- 商談文書のAI要約・特徴抽出、パーソナライズ推薦など、営業意思決定を支援するモデル群の開発
- 月次・週次の自動チューニング/再学習など、MLOpsを含むAIライフサイクルの最適化と継続改善
このポジションならではの魅力
- 「営業×AI」の最前線を、0から自分の手でつくれる。国内でも希少な"営業意思決定の自動化"を実プロダクトとして実現できる環境です。
- 戦略から実装まで、裁量100%。AI戦略の設計・モデル開発・MLOps・チームビルディングまで、すべてを自分でデザインできるポジションです。
- 経営と並走しながらCAIO / VPoAIとして会社を動かせる。シリーズAフェーズのため、意思決定のスピードと事業インパクトが直結します。
- グローバル水準のAIセールスインテリジェンスへの挑戦、米国トップクラスの競合と肩を並べることを本気で目指しています。
担当領域
- infobox のAI・データ戦略全体を統括するポジションです。
- 営業データを起点に「誰に・いつ・どう」アプローチすべきかを自律的に導くAIの企画・実装・組織づくりまでを一気通貫で担います。
- 戦略を描くだけでなく、自ら手を動かしながらチームと共にAIプロダクトを本番に届けることを重視しています。
開発言語
- AI / LLM: Python / OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock / Google Gemini / LangChain
- データ基盤 / ETL: Snowflake / BigQuery / dbt
- バックエンド / アプリケーション: Python / FastAPI / TypeScript / Node.js / Hono
- スクレイピング / データ収集: Bun / Puppeteer / Playwright / Firecrawl / Browserbase
- インフラ / クラウド: AWS / Terraform / AWS CDK / Docker / ECS
- データベース: MySQL / Prisma / Snowflake
- 監視 / 品質: Sentry / OpenTelemetry / pytest / mypy / GitHub Actions
- 構成管理: GitHub(Monorepo / Turborepo / pnpm)
獲得できるスキル
- 事業の中核としてAI戦略を描く:単なる“活用”ではなく、事業の競争力そのものを創出する役割
- 0→1フェーズの意思決定に深く関与:戦略から技術選定・PoC・プロダクト実装まで裁量大
- CxO候補ポジション:将来的にはCAIO/VPクラスとして経営と並走可能
- グローバル水準の挑戦:米国トップクラスのAIセールスインテリジェンス企業と肩を並べる環境
この求人は、株式会社インフォボックスの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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