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どのようなAI人材を採用すべきか分からない
適切なAI人材の見極めが難しい
正社員採用は時間とコストがかかる
AI導入が便利ツール止まり
AI活用の内製化が進まない
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SaaSスタートアップの創業メンバーとして、社内向けAIアシスタントを0→1で開発。フロント実装からLLMのAPI連携、出力精度の評価基盤づくりまで一人称で対応。プロトタイプを短期間で形にし、そのまま本番運用まで持っていける。

大手メーカーの需要予測モデル開発を経て、スタートアップのAIプロダクト立ち上げに参画。データ前処理からモデル設計、精度改善のサイクルを回すところまで自走できる。オフライン評価とA/Bテスト設計の両方を経験。

SIerのインフラ部門から事業会社に転じ、ML基盤の内製化を主導。学習・推論環境のIaC化、モデル監視、推論コストの最適化が守備範囲。PoC止まりのAIを本番運用に乗せるフェーズで力を発揮する。

総合系ファームで製造・小売・金融のDX案件を担当後、独立。「どこにAIを入れるか」の課題設定から、投資対効果の試算、3年スパンの導入計画策定までを支援。経営層への提言を得意とする。

事業会社の情報システム部門で全社DXを推進後、独立。現場の業務を棚卸しし、「生成AIで置き換える工程」と「人が残る工程」を切り分ける設計が専門。PoCの評価指標づくりから、実運用に耐えるプロンプトの整備まで担当。

大手企業のDX推進室でAI活用の全社展開をリードした経験を持つ。推進体制の設計、ガイドライン整備、利用ルールの策定から、現場への浸透施策までを一貫して支援。「導入したが使われない」を防ぐのが役割。


一般公募では出会えないレベルの人材と、必要な事業案に一緒に取り組めた。求人掲載から2週間足らずで3名を採用。


変化の早いAI領域のスピードに、採用スピードを合わせられる。「人とAIの共進化」を目指すAI企業の採用事例。


前職でAI関連の事業に携わっていた経験のある即戦力人材の採用、人間的魅力を重視したAIベンチャー企業の採用事例。


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SOKUDANを通じて2名マッチング。コミュニケーション力を重視した採用の成功事例。


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20代後半〜40代前半の「LLMアプリ開発エンジニア・MLエンジニア・MLOpsエンジニア・AIコンサルタント・AIプロダクトマネージャー・データサイエンティスト」など、AI領域で数年以上の実務経験を持つミドルクラスの人材が登録しています。詳細に関してはこちらの資料ダウンロードよりご確認ください。
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