AIソリューションエンジニア（図面構造化・顧客ソリューション開発）

必須

• 顧客課題を解決するためのシステム設計・実装経験（要件定義〜実装〜運用まで一気通貫の経験が望ましい）
• Pythonを用いたシステム開発・実装経験（図面・CADデータへの技術的理解があれば尚可）
• 個別対応で得た知見を抽象化・一般化し、再利用可能な技術・機能として設計し直した経験
• GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを日常の開発に積極的に活用し、開発効率を高める姿勢
• 日本国内に居住可能な方
• 開発に関する技術的な内容含め、日本語で円滑にコミュニケーションが取れる方
• 目安：ビジネス会話レベル以上

歓迎

• 製造業・プラント業界の顧客への導入経験、図面や設計データの業務知識
• 画像・ドキュメントの差分検知アルゴリズムの設計・実装経験
• ナレッジグラフ・グラフDB（Neo4j等）を用いたデータモデリング・実装経験
• 画像認識・AI関連の技術開発（研究を含む）に取り組んだ経験
• プロダクト化を見据えた機能設計・仕様策定の経験

求める人物像

• 顧客の課題を解くことに強いこだわりを持ちながら、そこで得た知見を汎用的な技術に育てることにも面白さを感じる人
• 構造化はゴールではなく手段だと捉え、顧客の本質的な課題解決にまでこだわり抜ける人
• 顧客案件への深い没入と、抽象化・技術開発への集中とを状況に応じて適切に切り替えられる人
• 個別解を汎用解に育てることで、事業全体の技術資産を積み上げていくことに意義を感じる人

使用ツール

現状の課題

• 図面構造化は顧客ごとに固有の課題が多く、汎用化を急ぐよりもまず個別の課題を解き切って価値を出すことが優先されるフェーズにあります。しかし顧客にとって図面の構造化自体はゴールではなく手段であり、構造化データを土台とした差分検知（設計変更点の自動抽出等）やナレッジグラフ構築など、業務課題を直接解決する最終ソリューションの提供までを一気通貫で担う必要があります。また、顧客プロジェクトの中で生まれた機能・ソリューションを個別対応のまま終わらせず製品化・汎用化につなげる動きが事業成長の鍵となっており、そのためには顧客対応と並行して腰を据えた技術開発に取り組む時間・裁量の確保が急務です。

業務内容

• 顧客の図面に関する課題解決に集中して取り組み、構造化にとどまらず差分検知やナレッジグラフ構築といった、顧客が真に求める最終ソリューションまで一貫して設計・実装する
• 顧客プロジェクトから生まれた機能・技術のうち製品化できるものはプロダクトへの実装を主導し、汎用化が必要な技術は基礎技術開発チームと役割分担しながら確立する

具体的な業務内容

• 顧客の図面に関する要件ヒアリングから設計・実装・導入まで、顧客プロジェクトに直接入り込んでの課題解決
• 図面構造化データを土台とした差分検知（図面間の設計変更点の自動抽出等）の設計・実装
• 構造化データを活用したナレッジグラフの構築・設計
• 顧客プロジェクトの中で生まれた機能・ソリューションのうち製品化できそうな技術の見極めと、プロダクトへの実装・製品化の主導
• 特定顧客向けの実装を汎用的な図面構造化技術へと発展させる、技術の一般化
• 汎用的な図面構造化技術の確立に必要な技術開発（アルゴリズム改善、新規手法の検証等）への継続的な取り組み
• 図面構造化エンジニア（汎用アルゴリズム開発）と連携した、腰を据えた基礎研究開発が必要なテーマの引き継ぎ・役割分担
• ※変更の範囲：開発関連業務

チーム構成

• SAT Devision
• ビジネスサイド：20名
• Tech サイド：30名

開発環境

• [使用言語/フレームワーク]
• TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python
• [コンテナ]
• Docker
• [IaC]
• Terraform
• [クラウド]
• AWS, Azure

ポジションの魅力

• 顧客の図面課題に要件定義から実装・運用まで一気通貫で向き合い、構造化にとどまらず差分検知・ナレッジグラフ構築など最終ソリューションまで手掛けられる
• 顧客プロジェクトで生まれた技術を製品化・汎用化まで推進し、事業全体の技術資産として積み上げていく手応えを得られる
• 顧客案件への深い没入と、抽象化・技術開発への集中を、状況に応じて主体的に切り替えながら進められる裁量がある
• 汎用アルゴリズム開発を担うチームと役割分担しながら、個別解を汎用解に育てていくプロセスの中核を担える