研究開発シニアAIエンジニア

必須

• AI/ML分野における5年以上の研究開発もしくは実務経験
• PoCの企画・設計・実行を主導し、成果をプロダクトに実装した経験
• 特定のAI技術領域（LLM、画像認識、音声認識等）における深い専門知識
• Python等を用いたデータ分析・モデル構築の高い習熟度
• 実験設計・精度評価手法の設計をリードした経験
• チーム内外の技術的なコミュニケーション・合意形成経験

歓迎

• 建設・不動産・製造業など特定業界のドメインに対する関心または業務経験
• 画像認識／コンピュータビジョンの実装経験（OCR、物体検出、図面解析等）
• マルチモーダルモデルの応用経験
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャの設計・運用経験
• MLOpsの知見（実験管理、モデルバージョニング、評価パイプライン構築）
• 技術論文の執筆・査読、国際学会での発表経験
• OSSコントリビュート、技術ブログ・カンファレンス登壇等の対外発信経験
• 修士・博士号（情報科学・統計学・AI関連分野）
• 複数の大規模プロジェクト参画実績
• 研究成果のプロダクト実装・事業化を主導した経験
• 研究組織のマネジメントもしくはトップマネジメント経験
• 学術論文の発表、特許出願、または業界への顕著な貢献実績
• 産学連携、業界団体活動、技術パートナーシップ構築の経験

求める人物像

• 建設業界の課題に技術で挑むことに知的好奇心を持てる方
• 一見地味に見える建設現場の課題に、最先端AIをどう適用するかを楽しめる方
• 「研究のための研究」ではなく、事業貢献を主語にできる方
• PoCをプロダクトに実装してユーザーに届けるところまでオーナーシップを持てる方
• 技術リーダーシップを発揮できる方
• チームメンバーの技術指導、採用支援、組織カルチャー醸成にも責任を持てる方
• HRT（Humility・Respect・Trust）の精神で協働できる方
• 開発メンバーだけでなく、経営層・ビジネス部門・お客様を含む多様なメンバーと建設的に対話できる方
• 業界での技術的プレゼンスを築きたい方
• 特許出願・カンファレンス登壇など対外発信を業務として楽しめる方
• 学び続ける姿勢を持つ方
• 進化の激しいAI領域で、論文・OSS・コミュニティから継続的にキャッチアップできる方

応募について

• 現在他社に就業中の方で、中長期的なキャリアチェンジをご検討中の方や、入社時期をご相談されたい方も歓迎いたします。

使用ツール

募集内容

• ※本ポジションは【2027年1月以降（または2027年度）の入社】を想定した先行採用枠です。 現在他社に就業中の方で、中長期的なキャリアチェンジをご検討中の方や、入社時期をご相談されたい方も歓迎いたします。

仕事概要

• 2026年4月、私たちは次なる成長エンジンとして研究開発部を新設しました。建設現場特有の工事写真・電子黒板・図面・検査データといった「現場のリアルなデータ」に対し、LLM・画像認識・RAG等の最先端AI技術を適用し、PoCを通じてプロダクト組込み・AaaS（AI Agent as a Service）化を実現していくミッションを担います。
• 本ポジションでは、研究テーマに対するPoC実行・技術検証の中核メンバーとして、プロトタイプ開発から精度評価、プロダクトチームへの技術移管までを一気通貫で担っていただきます。

本ポジションのミッション

• 建設×AI領域のPoCを企画から実装・評価・技術移管まで完遂する
• LLM API・画像認識API等を活用したAIアプリケーションの設計・実装
• 技術論文・OSS・競合動向の調査と研究チームへの知見還元
• プロダクト開発部と連携した研究成果の実装支援・技術仕様化

研究テーマ統括・PoC設計のリード（業務の中心）

• 複数の研究テーマ・PoCの優先順位付けとロードマップ策定
• PoC企画・実験設計・精度評価のリードと品質担保
• LLM・画像認識・RAG等を建設ドメイン課題に適用する技術選定・アーキテクチャ設計
• 技術的に難易度の高いプロトタイプ開発の主導（ハンズオン含む）

中期技術戦略と経営提言

• AI技術動向の評価に基づく中期的な技術戦略の策定と経営層への提言
• 建設×AIに関する競合動向のウォッチと差別化観点の整理
• 技術投資判断（ツール・基盤・体制）への提言

プロダクト連携・技術移管の主導

• プロダクト開発部と連携した研究成果の技術仕様策定とアーキテクチャ設計
• PoC成果のプロダクトロードマップ組込みに向けた要件整理・実装支援
• SPIDER+ MCPを活用した社内開発支援ツールの拡充

外部連携・知財・対外発信

• 業界団体活動、技術パートナーシップの推進
• 特許出願の推進、知財ポートフォリオ構築への貢献
• カンファレンス登壇、技術ブログ等での対外発信を通じた技術的プレゼンス確立

組織・人材育成

• 後進AIエンジニアの技術指導・メンタリング
• AIエンジニアの採用支援（候補者選考、技術面接、リファラル）
• 研究組織カルチャー・PoC運用プロセスの設計と浸透

最初の3ヶ月

• 既存PoC案件のキャッチアップと現状の技術課題の把握
• 研究テーマのロードマップ案策定と部長・経営層とのすり合わせ
• プロダクト開発部・ビジネスG・経営企画とのリレーション構築

3〜6ヶ月

• 複数PoCの統括と技術仕様の品質担保
• 中期技術戦略案の策定と経営層への提言
• 特許出願候補の発掘、対外発信（技術ブログ・登壇等）1件以上
• AIエンジニアの追加採用に向けた選考リードと組織体制設計

6ヶ月以降

• 研究テーマ統括のテックリードとしてPoC、プロダクト組み込みのKPI達成を主導
• 産学連携・業界団体活動・技術パートナーシップの本格立ち上げ
• 後進メンバーの育成と研究組織カルチャーの定着
• AaaS（AI Agent as a Service）化を見据えた事業化提言

「建設×AIのテックリード」という稀有なキャリアポジション

• 2026年4月新設の研究開発部の初期コアメンバーとして、組織カルチャーと技術選定の方向性を自ら決められる
• 部長直下のフラットな体制で、経営層への直接提言が日常業務に組み込まれる
• 「立ち上げ経験 × ドメイン特化 × 技術リーダーシップ」を同時に経験することが可能

建設業界のリアルなドメインデータにアクセスできる希少性

• 2,200社・7万ユーザーが利用するSPIDER+の蓄積データ（工事写真・電子黒板・図面・検査データ等）を活用した研究開発が可能
• 一般的なAI研究では得難い「業界特化型データセット」を扱える
• 産業AIの実適用ノウハウを社外発信できる立場

研究で終わらせない。プロダクト・AaaSへの実装まで一気通貫

• PoCで終わらず、プロダクト組込みとAaaS事業化を視野に入れた実行重視の組織
• 自分の研究成果がSPIDER+の機能としてユーザーに届き、新規収益モデルにつながる達成感

業界での技術的プレゼンスを確立できる環境

• 特許出願、カンファレンス登壇、技術ブログ等の対外発信を業務として推奨
• 業界団体活動、アライアンス等の外部パートナーシップを主導できる
• 「自分の名前で建設×AI領域をリードしたい」志向にマッチ

AIネイティブな開発環境

• Claude Code、GitHub Copilot、Devin等の有償AIツールを全社負担で利用可能
• Claude Codeによるマルチエージェント開発、自動Issue起票など、最新のAI活用プロセスを実践

1年後・3年後・5年後のキャリアステップ

• 1年後 ：建設×AI領域のテックリードとして社内外で認知。複数PoC統括とロードマップ組込みを実現し、特許出願・対外発信を通じて技術的プレゼンスを確立
• 3年後 ：研究開発部の中核として、複数の研究テーマと事業化を統括する上位レイヤーへ。経営層と技術投資・新規事業の意思決定をリードする立場へ
• 5年後 ：研究開発部門の最高責任者、または特定領域のプリンシパルAIエンジニアとして、業界をリードする技術的権威に。建設×AIの新規収益モデル構築を主導

建設ドメイン×AI実装のテックリードスキル

• 業界特有のデータ（図面や現場テキスト・画像）に対するLLM・RAG・画像認識の応用設計を主導し、技術選定・アーキテクチャ設計の意思決定経験を積めます。

研究テーマ統括スキル

• 複数PoCの優先順位付け、ロードマップ策定、リソース配分の意思決定を経験できます。

経営提言・事業化スキル

• 技術動向の評価に基づく中期戦略の経営提言、研究成果の事業化（プロダクト組込み・AaaS・特許戦略）を主導するスキルが身につきます。

組織立ち上げ・人材育成スキル

• 研究組織のカルチャー設計、AIエンジニア採用、後進育成、産学連携の推進など、技術リーダーとしての組織マネジメント力が身につきます。

対外発信・業界プレゼンス構築スキル

• カンファレンス登壇、特許出願、技術ブログ等での対外発信を通じて、建設×AI領域における自身のプレゼンスを確立できます。