AIテクニカルアーキテクト（AI CoE・エンタープライズAIプラットフォーム構築リード）

掲載中・今日に確認

給与: 応相談募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
勤務地: 記載なし
休日: 年次有給休暇（初年度10日 ※入社日によって異なる場合有）
雇用形態: 正社員

どんな仕事かAIによる生成

顧客企業のAI導入・AI活用高度化プロジェクトにおいて、AIプラットフォームおよびAIアーキテクチャの企画・設計・構築を担当します。AI構想策定からアーキテクチャ設計、実装、運用まで一貫して推進し、AIシステムのライフサイクル全体を設計・推進します。データサイエンティスト、データエンジニア、開発チームと協業し、顧客のビジネス課題の解決とAI活用の定着を実現します。

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応募資格

必須

応募条件
- コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングまたは関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験
- AIプラットフォームの設計・開発経験5年以上
- AIアプリケーションまたはAI基盤のアーキテクチャ設計経験
- 日本語・英語：ビジネス上級レベル（会議、プレゼン、顧客・社内関係者との折衝を自立して行える）

歓迎

機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョン等のAI技術に関する実務経験
Azure、AWS、Google Cloud等を活用したAIシステム設計・構築経験
MLOps、DevOps、Git、Kubernetes、CI/CD等に関する知識・経験
TensorFlow、PyTorch、Keras等を活用したモデル開発経験
BigQuery、Spark、Hadoop等の大規模データ処理技術の活用経験
AI関連プロジェクトにおける技術リードまたはチームリード経験

募集要項最終確認 10/27

職種: MLOpsエンジニア
雇用形態: 正社員
給与: 応相談
給与の詳細: 月給：経験・能力など考慮の上、当社規程により決定裁量労働手当：あり(管理監督者グレードでの採用の場合は無し)残業手当：なし昇給：都度賞与：あり
手当: 裁量労働手当
勤務地: TCS本社（麻布台オフィス)
働き方: 在宅勤務とTCS本社（麻布台オフィス)出社のハイブリッド週に2-3回の出社の可能性あり
勤務時間: 労働時間区分：みなし労働時間制みなし労働時間制の種類：専門業務型裁量労働制一日当たりのみなし労働時間：8時間9:00〜18:00
休日・休暇: 年次有給休暇（初年度10日 ※入社日によって異なる場合有）完全週休2日制（土曜日・日曜日）祝日年末年始慶弔休暇育児・介護休業
福利厚生: 財形貯蓄・確定拠出年金・カフェテリアプラン（選択型法人会員福利厚生サービス）※財形貯蓄・確定拠出年金は正社員のみ対象
社会保険: 健康・厚生年金・雇用・労災保険
経験年数: 5年以上
学歴: 大学卒業以上
掲載日: 2026/10/14 06:24（13日前）
最終確認: 2026/10/27 01:55（今日）

仕事内容

ポジション概要

TCS Japanの戦略組織であるAI CoEにおいて、企業のAI活用を支えるエンタープライズAIプラットフォームの設計・構築をリードいただくポジションです。AI構想策定からアーキテクチャ設計、実装、運用まで一貫して推進し、顧客のAIファーストなビジネス変革を実現します。国内外のAI専門家と連携しながら、最先端のAI技術を活用した大規模プロジェクトに携わることができます。

プロジェクト概要

顧客企業のAI導入・AI活用高度化プロジェクトにおいて、AIプラットフォームおよびAIアーキテクチャの企画・設計・構築を担当します。機械学習、生成AI、MLOpsなどの技術を活用しながら、AIシステムのライフサイクル全体を設計・推進し、ビジネス課題の解決とAI活用の定着を実現します。

ポジションの魅力

TCS Japanの戦略組織であるAI CoEの中核メンバーとしてAI事業拡大に携われる
AIアーキテクトとして構想策定から本番運用までEnd-to-Endでリードできる
グローバルのAI専門家や研究者と連携しながら最先端技術に触れられる
AI LabおよびAI GTMの両領域に関与でき、多様な業界・課題に携われる
AIファーストな企業変革を支援し、顧客の事業価値創出に直接貢献できる

主な業務内容

エンドツーエンドのAI／機械学習パイプラインの設計、構築、導入および運用定着支援
エンタープライズ向けAIアーキテクチャの設計および技術選定
顧客課題および業務要件の分析、AI活用戦略の策定
拡張性・運用性・コスト効率を考慮したAIソリューション設計
AIシステムの実装推進、品質管理および導入支援
AIモデル、データ基盤、AIサービスの評価・監査および継続的改善
MLOpsを含むAI運用プロセスの設計・高度化
データサイエンティスト、データエンジニア、開発チームとの協業
AIシステムの性能監視、課題分析および改善サイクルの推進
AIおよびデータサイエンス領域における継続的な技術習得および知見展開

キャリアパス

AIアーキテクトとして専門性を高めながら、リードアーキテクト、エンタープライズアーキテクト、AIオファリング責任者などへのキャリア形成が可能です。また、AI CoEの拡大に伴い、組織運営、グローバル連携、新規ソリューション開発をリードするポジションへのキャリア拡大も期待できます。

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