【UPWARD株式会社】AIソリューション・アーキテクト◆『地図情報 × AI』で次世代セールス体験を実現するスタートアップ【転職支援サービス求人】（正社員）

掲載予定期間：2026/4/13(月)〜2026/7/12(日)


AIソリューション・アーキテクト◆『地図情報 × AI』で次世代セールス体験を実現するスタートアップ


■概要
AIソリューション・アーキテクトは、個別顧客ごとの要件に対応しながらも、全体としてスケーラブルで安全かつ保守性の高いAI活用基盤を設計・統治する役割です。
AXの推進においては、顧客ごとのデータ構造、業務要件、既存システム、セキュリティ要件に応じた柔軟な対応が求められる一方で、個別最適な実装が積み重なることで、システムの複雑化、運用負荷の増大、推論コストの肥大化、品質のばらつきといった問題が生じやすくなります。
AIソリューション・アーキテクトは、こうした個別最適と全体最適の間に立ち、AIモデル、データ、アプリケーション、インフラ、セキュリティ、運用までを横断して設計判断を行い、AXプロジェクト全体の技術的健全性を担保します。

■業務詳細
- AXプロジェクト全体における技術アーキテクチャの設計、および設計原則・標準の策定
- 個社別カスタマイズを効率的に実現するためのチューニング基盤、実行基盤、オーケストレーション層の設計
- AIモデル、プロンプト、RAG、エージェント、外部ツール連携を含むシステム全体の構成設計
- 顧客別要件に応じた拡張性を担保しつつ、共通化可能なアーキテクチャパターンの整備
- マルチテナント環境におけるデータ分離、アクセス制御、暗号化、監査ログなどのセキュリティ設計
- エンタープライズ要件を踏まえた認証・認可、ネットワーク境界、ゼロトラスト設計の検討
- 推論コスト、レイテンシ、可用性、スループットを考慮したモデル選定・実行基盤設計
- キャッシュ、ルーティング、フォールバック、モデル切り替え等を含むコスト最適化・品質最適化の設計
- モデルやワークフローの継続的モニタリング、評価、障害検知、改善サイクルの設計
- MLOps / LLMOps 観点での運用基盤、デプロイフロー、バージョン管理、検証フローの整備
- MCP等の標準やインターフェース設計を踏まえた、AIエージェント・外部ツール間の相互運用性確保
- FDE、PM、プロダクト開発、インフラ、セキュリティなど複数チームを横断した技術意思決定のリード
- 個別案件で得た知見を再利用可能な設計資産へ落とし込み、全体の開発・運用効率を高めること

変更の範囲：会社の定める業務

【チーム／組織構成】
【その他プロジェクト事例】
【開発環境】