Customer Deployed AI Consultant

• 組織への導入と効果の科学的分析： 施策を実装・導入し、その効果をデータに基づき科学的に分析することで、継続的な改善（施策の再設計）のサイクルを回します。

Mission:

Customer Deployed AI Consultantは、一般的なソフトウェアエンジニアとは異なり、「どのビジネス課題を、なぜ、どう解くか」を経営・現場との対話を通じて決定することに多くの時間を割きます。単なる実装者ではなく、課題探索・構造化・施策設計・組織導入までを包括して担う、ビジネスコンサルティングとエンジニアリングの両面を併せ持つ役割です。

お客様固有の課題を深く理解して素早く個別最適な解を作ることに特化しており、ソリューションの汎用化やスケールはその次のステップとなります。例えるなら、Customer Deployed AI Consultant は「プロダクトが進むべき方向に、未舗装の道をいち早く切り拓く存在」であり、その軌跡をコア製品チームが「次の10社が走れる舗装された高速道路」へと整備していく、という強力なエコシステムの最前線を担います。

• お客様の業務現場に深く入り込み、意思決定者と直接対話することで「解く価値のあるビジネス課題」を見極め、Red HatのAI製品や関連テクノロジーを用いて最適な解決策を実装します。

• 「とりあえず動く（PoC）」で終わらせず、実データを用いて科学的・客観的に評価可能なビジネス効果を創出するまで伴走します。営業デモや提案だけでは払拭しきれないAIへの懐疑的な見方を、圧倒的な実証結果によって突破します。

• お客様と当社の製品・エンジニアリングチームを繋ぐリエゾン（橋渡し役）として、現場で得たプラットフォームの性能や使い勝手に関するフィードバックを製品ロードマップに反映させ、一社向けの個別解を広く一般化・スケールさせる起点となります。

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Responsibility:

お客様と協働するチームの中心として、以下の一連の業務を実行します。

課題探索： 経営層や現場との対話を通じ、取り組むべき本質的なビジネス課題を発見する。

構造化と優先順位付け： 課題間の依存関係やコスト・効果を分析し、アプローチの順序を定義する。

解決施策の設計： リスク分析や期待効果の定量化を含め、AIを活用した解決策を設計する。

ロードマップの作成： 組織への定着と効果創出を見据えた戦略的な実行計画を策定する。

ソリューションの実装： プロンプトエンジニアリング、エージェント開発、評価（evals）フレームワークの構築、システム連携、および本番環境へのデプロイを実行する。

組織的導入と効果の科学的分析： 解決策を定着させ、効果を測定・分析し、継続的な改善サイクルを回す。

【周辺業務】

• デプロイ・運用支援： エンタープライズ環境（VPC構成、権限設計、セキュリティ・コンプライアンス対応等）での手厚い（White-glove）導入支援、および監視・保守・インシデント対応。

• 製品連携： 顧客からのフィードバックを製品ロードマップに反映させるためのドキュメント化と共有。

• 最新技術のキャッチアップ： LLMの能力、実装パターン、AI開発スタックの最新動向の継続的な学習。

• 往訪・常駐： 課題解決のフェーズに応じ、必要に応じてお客様先（業務の20〜50%程度）へ赴き、対面での協働を行う。

必須要件（Must-have）

• 技術 × 顧客折衝の実務経験： FDE、または顧客折衝やコンサルティングを伴うソフトウェアエンジニアとしての4年以上の経験（技術系スタートアップ等の創業経験者も歓迎）。

• 課題の探索・構造化能力： ビジネス価値の観点から課題を発見し、コストや効果に基づいて客観的に構造化・優先順位付けができること。

• AIソリューションの設計・実装力： LLMやAIプロダクトの本番運用経験。高度なプロンプトエンジニアリング、AI Agent開発、評価フレームワーク構築、スケールを考慮したデプロイ経験。

• 高度なプログラミングスキル： Pythonに精通し、本番環境向けのアプリケーションを開発・リリースした経験（TypeScript、Javaなどの経験があれば尚可）。

• 効果測定と分析力： 期待効果を定量的・科学的に評価可能な形で設計し、導入後に測定・分析して施策をチューニングできること。

• エグゼクティブ・コミュニケーション力： 現場担当者から経営層まで、多様なステークホルダーに対して技術とビジネスの両面をわかりやすく伝えられること。

• 高い当事者意識（High Agency）： 複雑な組織や曖昧な状況下でも、自ら道を切り拓き、自律的にプロジェクトを前進させられること。

• 協働マインドと低エゴ： 顧客への強い共感性を持ち、チームの中心として組織横断的な協働を誠実に推進できること。

歓迎要件（Nice-to-have）

• 金融、ヘルスケア、公共、製造などのエンタープライズ業界における深いドメイン知識。

• Red Hat AI、OpenShift、その他Red Hat製品群に関する知見、およびAI推論（Inference）ソリューションの設計・チューニング経験。

• 組織再設計、業務プロセス改革、リスク分析を伴うコンサルティングまたはPMOの経験。

• エンタープライズITシステムにおける、顧客所有のクラウド環境でのデプロイ管理実績（セキュリティレビュー、コンプライアンス、変更管理等の対応経験）。

• Go、GraphQL API、LLMインフラ等の本番運用経験。

• プロフェッショナルサービス分野での就業経験。

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求める人物像:

自らの専門領域に対する強い探究心と文脈理解力を持ち、ビジネスを何倍にも成長させるエネルギーに満ちた方を求めています。単なる技術提供にとどまらず、従来の枠組みにとらわれない発想で経営課題に向き合い、お客様の現場に飛び込んで「確実な効果創出」までやり切る胆力を持つ、変革の牽引者（イノベーター）をお待ちしています。

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