Job Description / 職務内容
データサイエンスの知見を持ちながら、顧客と共にプロジェクトを推進するソリューションアーキテクトを通年で募集しています。
株式会社Preferred Networksでは、機械学習、特に大規模言語モデルに関する最先端の技術を活用し、製造業・医療・金融業など様々な業界に価値提供を行っています。その価値を最大化するために、技術の提供に留まらず、顧客と対話しながら事業や現場を理解し、時には顧客以上にドメインに詳しくなり、解くべき問いを一緒に定義し、その解決までプロジェクトをリードしていく仲間を募集しています。PFNの Value である「Beyond Customer Expectations」「Learn or Die」を体現しながら、顧客の期待を超える解決策をチームメンバーとともに形にしていくことを期待しています。
製造業・医療・金融業など多様な産業のリーディングカンパニーと協働し、自社の計算資源も活用しつつ、顧客課題のヒアリングから研究開発、実装・展開までを一気通貫で推進します。エンジニアとしての技術的なバックグラウンドを持ちながら、ビジネス開発的な視点でプロジェクトの全体設計・調整・推進を担いたい方を募集しています。
業務の内容は、主に要件定義とプロジェクト推進の2つに大別されます。
要件定義
顧客とエンジニアチームの双方から情報を集め、プロジェクトのゴールを規定し、双方に伝達します。
- 顧客との対話を通じて本質的な目的や制約条件を整理し、実現したいこと（what）と実現方法（how）が明確に分離されていない可能性や、妥当でない技術選定が行われている可能性に注意して、技術的に実現可能かつ価値最大化に繋がる要件へと再定義します。
- 現場担当者・管理職・意思決定者など、レイヤごとに異なる関心や評価軸を把握し、プロジェクトとして目指すゴールや優先順位を整理します。このゴールを言語化し、顧客・チームと共有しつつ、このゴールの責任管理者となります。
- 技術、データ、スケジュール、人員などの現実的な制約と、プロジェクトで考えられる様々なリスクを踏まえ、契約上最低限達成すべきライン、顧客要望をある程度満たせるライン、継続契約に繋がるストレッチラインを整備します。その上で、顧客とエンジニアチームのそれぞれにどのラインを見せるかを検討します。
- 顧客価値を安定的に実現できる枯れた技術、エンジニアが高いモチベーションを持って取り組める最新技術、今後のプロジェクトに活かせる可能性のある投資的技術など、様々な解決手段のトレードオフを踏まえ、最適な技術の選定を行います。
- 技術や顧客ドメインの知識などを積極的かつ貪欲に学び、プロジェクトのすべてに責任を持ちます。
プロジェクト推進
顧客とエンジニアチームの双方に常にアンテナを張りプロジェクトを推進することで、プロジェクトリスクを最小化しつつ提供価値を最大化します。
- 顧客とのコミュニケーションを通じて、満足度の低下、不安感、社内説明上の困難など、プロジェクトに関する様々な問題を察知します。
- エンジニアチームとのコミュニケーションを通じて、プロジェクトの進捗、実験結果、精度指標、データ品質、エンジニアの作業状況などを継続的に把握し、当初想定とのズレや違和感を早期に検知します。
- 当初の手段によって想定された成果が得られなかった際に、顧客目線で価値を最大化できる代替案を考え、全員を同じ方向に向けさせます。
- プロジェクトのゴールや成功基準を参照しながら、何を優先し、何を諦めるのかを再定義します。必要に応じてゴールそのものの見直しを提案します。
- 技術的制約や実験結果などのエンジニアチームが明らかにした事実を顧客が理解できる言葉に翻訳し、ビジネス要件や将来の展望などの顧客が求める曖昧な要求をエンジニアが実現できる制約に翻訳し、コミュニケーションロスを防ぎます。
- 顧客が社内での説明や意思決定を行えるよう、背景・制約・判断理由を含めた説明を行い、顧客を助けます。
Qualifications / 応募資格（必須）
業務経験
- 以下いずれかの経験を、合計で3年以上持つこと
- AI・データサイエンス領域におけるプリセールス／ソリューションアーキテクト／テクニカルコンサルティング経験
- ITコンサルティング／データ分析コンサルティング／SIer等における上流工程経験
- AI・データ活用サービス／コンサルティング事業の立ち上げ・推進経験
- 営業活動を主とせず、顧客課題への適用・価値創出を主目的とした業務経験である必要がある。自身でのモデル実装・分析実装の有無は問わない
スキル
- 顧客価値から逆算して問題を定義し直す能力
- 顧客要望をそのまま課題とせず、「何のためか？」から目的・成功条件・制約を再構成して言語化できる
- できる/できないの二択にせず、目的達成に向けた代替案や現実的な落とし所を、顧客の求めるものを理解した上で提案できる
- 不確実性が高い状況でも、仮説→検証→学習のサイクルで前進できる
- 顧客・社内を巻き込み合意形成を行う能力
- 経営層〜現場まで、関心・言語・評価軸の異なる相手との間で論点整理と合意形成を進められる
- エンジニア・顧客のいずれかの代弁者に偏らず、双方の前提・期待値・不安を可視化して、対立構造を協働構造に組み替えられる
- 顧客要望をエンジニアが納得して動けるアクショナブルな形に翻訳し、チームのモチベーションを顧客価値創出に接続できる
- 顧客への説明に際して、論理的・体系的な資料を作成できる
- データ分析・統計・機械学習・最適化などの基礎理解
- Python あるいはその他の言語を用いて簡単な分析・検証を行える
- エンジニアと技術的な会話を行い、技術選定やコードレビューを行える
- 周囲の力を借りて、実務レベルのコードの全体像を把握して顧客に自ら説明できる
- ネイティブレベルの日本語能力
- 国内企業の顧客と日本語で会話し、顧客の発話に含まれる微細なニュアンスまで理解することができる
マインドセット
- 顧客価値の実現に必要であれば、その場で学びながら一人でモデル構築やソフトウェア開発にも取り組む気概がある
- 顧客と対話を繰り返して真の課題を見極め、様々な制約条件の中で顧客価値を最大化することに強いモチベーションを感じる
- 大きなゴールイメージを描くことと、そのイメージに近づく堅実な一歩を考えることのどちらも楽しめる
- どのようなプロジェクトであっても責任を持って主体的に取り組み、自らの手で顧客価値を創出したいという意欲がある
- 立場や専門の違いを尊重し、エンジニアともビジネス開発とも顧客とも積極的にコミュニケーションをしたいと考えている
Preferred Qualifications / 応募資格（歓迎）
- 企業向けのソリューションプロジェクトをリード・マネジメントし、実運用などの成果に繋げた経験
- 基幹系、情報系、自社サービス問わず、要件定義から運用保守までを行った経験
- 新規事業の立案～立ち上げ、既存事業強化検討などのプロダクトマネジメント経験
- 深層学習・機械学習に関する基本的な知識と、それらの技術を活用したプロジェクト・プロダクトでの開発経験
Salary /賃金
経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration.
Location / 勤務地
東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
リモート勤務制度あり （日本国内に限る) / Remote work system available (limited to work in Japan)
