14【東京勤務】AI駆動開発エンジニア｜Java×生成AI｜Claude・GitHub Copilot等を活用した開発効率化・自動化
Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 23, 2026. First seen by Alion on Oct 23, 2026.
14東京勤務AI駆動開発エンジニア｜Java×生成AI｜Claude・GitHub Copilot等を活用した開発効率化・自動化
Description
## 生成AI×開発で、エンタープライズの開発現場をアップデート
当社では現在、開発現場における生成AI活用の標準化を急速に推し進めています。
特に大手システムインテグレーターや通信キャリア、大手航空会社といったエンタープライズ領域のプロジェクトにおいて、以下のようなニーズに対する強い引き合いをいただいています。
**「生成AIを活用して開発工数を削減し、業務全体の生産性を向上させる仕組みづくり」**
すでに現場では当社のコアメンバーが参画し、Claudeなどの最新AIツールを用いたテスト自動化やLLM向けドキュメント設計（AIハーネスの構築）を実践しています。
案件のさらなる拡大とチーム強化に伴い、
**「既存の開発スキルにAIを掛け合わせて、開発環境そのものをアップデートしていきたい」**
そんなエンジニアを増員募集します。
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## このポジションについて
大手SIer・エンタープライズ企業（航空・通信・流通等）のプロジェクト現場に参画し、AI駆動型開発の実践および、チームや顧客がAIを最大限活用できる環境・仕組みの導入・推進をご担当いただきます。
単に指示されたコードを書くだけではなく、
**「どうすればこの開発・業務プロセスをAIで効率化・自動化できるか」**
を考え、実際の仕組みとして形にしていく、業務改善・DXコンサルティングに近い立ち回りも期待しています。
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## 具体的な業務内容
### AIを活用した開発・テストの自動化・効率化
- 生成AI（GitHub Copilot、Claude等）を用いたコード自動生成・リファクタリング
- テスト仕様書からのテストケース・コード自動生成
- AIを活用した開発工程の効率化・自動化
### AI駆動型開発環境（AIハーネス）の設計・整備
- LLMに適切に前提・ルールを理解させるためのドキュメント作成
- マークダウン形式での仕様書・設計書の標準化
- プロンプト／スキルの定義
- RAGや社内ナレッジ連携のチューニング・精度向上
### チーム・顧客へのAI活用支援
- 現場メンバーやクライアントに対するAIツール活用方法のレクチャー
- AIを活用した開発・業務プロセスの改善提案
- AI活用の定着化支援
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## 入社後のイメージ
参画当初は、すでに現場で動いている先輩エンジニアのチームに合流する想定です。
実際の案件情報やテストケースをインプットしながら、既存の開発経験を活かしてAI駆動型開発の進め方を身につけ、徐々に担当範囲を広げていただきます。
そのため、入社時点ですべてのAI関連技術について実務経験を持っている必要はありません。
これまで培ってきた開発スキルをベースに、生成AIを活用した新しい開発スタイルへ挑戦していただけるポジションです。
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## 開発環境・利用ツール
- 開発言語：Java（メイン）、Python、JavaScript / TypeScript 等
- AIツール・環境：Claude（Claude Code / Skills等）、GitHub Copilot、ChatGPT 等
- OS：Linux 等
- その他：Git、Docker、各種クラウド環境（AWS / Azure等）
※プロジェクトにより開発環境・利用ツールは異なります。
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## このポジションの魅力
### 1. AI活用を前提とした開発現場を経験できる
従来の開発手法だけではなく、AI活用による工数削減・生産性向上をクライアントと一体となって進める開発プロセスを経験できます。
単にAIツールを利用するだけではなく、開発工程そのものをどのように変えていくかを考え、実践できる環境です。
### 2. 「コードを書く」から「仕組みをつくる」エンジニアへ
開発だけを担当するのではなく、AIを活用して現場の課題を解決する仕組みづくりにも携わります。
エンジニアとしての開発経験を活かしながら、業務改善・技術提案・AI活用推進など、より上流の領域へキャリアを広げていくことができます。
### 3. エンタープライズ領域でAI活用に挑戦できる
大手SIerや通信キャリア、大手航空会社など、大規模なシステム開発が行われるエンタープライズ領域で、生成AIを活用した開発効率化・自動化に携われます。
### 4. AI活用を組織としてバックアップ
社内でもAI活用の推進体制やナレッジ共有の場を整備しています。
各プロジェクトで得られたAI活用の知見や事例を共有しながら、継続的にスキルアップできる環境づくりを進めています。
Requirements
## 生成AI×開発で、エンタープライズの開発現場をアップデート
当社では現在、開発現場における生成AI活用の標準化を急速に推し進めています。
特に大手システムインテグレーターや通信キャリア、大手航空会社といったエンタープライズ領域のプロジェクトにおいて、以下のようなニーズに対する強い引き合いをいただいています。
**「生成AIを活用して開発工数を削減し、業務全体の生産性を向上させる仕組みづくり」**
すでに現場では当社のコアメンバーが参画し、Claudeなどの最新AIツールを用いたテスト自動化やLLM向けドキュメント設計（AIハーネスの構築）を実践しています。
案件のさらなる拡大とチーム強化に伴い、
**「既存の開発スキルにAIを掛け合わせて、開発環境そのものをアップデートしていきたい」**
そんなエンジニアを増員募集します。
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## このポジションについて
大手SIer・エンタープライズ企業（航空・通信・流通等）のプロジェクト現場に参画し、AI駆動型開発の実践および、チームや顧客がAIを最大限活用できる環境・仕組みの導入・推進をご担当いただきます。
単に指示されたコードを書くだけではなく、
**「どうすればこの開発・業務プロセスをAIで効率化・自動化できるか」**
を考え、実際の仕組みとして形にしていく、業務改善・DXコンサルティングに近い立ち回りも期待しています。
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## 具体的な業務内容
### AIを活用した開発・テストの自動化・効率化
- 生成AI（GitHub Copilot、Claude等）を用いたコード自動生成・リファクタリング
- テスト仕様書からのテストケース・コード自動生成
- AIを活用した開発工程の効率化・自動化
### AI駆動型開発環境（AIハーネス）の設計・整備
- LLMに適切に前提・ルールを理解させるためのドキュメント作成
- マークダウン形式での仕様書・設計書の標準化
- プロンプト／スキルの定義
- RAGや社内ナレッジ連携のチューニング・精度向上
### チーム・顧客へのAI活用支援
- 現場メンバーやクライアントに対するAIツール活用方法のレクチャー
- AIを活用した開発・業務プロセスの改善提案
- AI活用の定着化支援
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## 入社後のイメージ
参画当初は、すでに現場で動いている先輩エンジニアのチームに合流する想定です。
実際の案件情報やテストケースをインプットしながら、既存の開発経験を活かしてAI駆動型開発の進め方を身につけ、徐々に担当範囲を広げていただきます。
そのため、入社時点ですべてのAI関連技術について実務経験を持っている必要はありません。
これまで培ってきた開発スキルをベースに、生成AIを活用した新しい開発スタイルへ挑戦していただけるポジションです。
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## 開発環境・利用ツール
- 開発言語：Java（メイン）、Python、JavaScript / TypeScript 等
- AIツール・環境：Claude（Claude Code / Skills等）、GitHub Copilot、ChatGPT 等
- OS：Linux 等
- その他：Git、Docker、各種クラウド環境（AWS / Azure等）
※プロジェクトにより開発環境・利用ツールは異なります。
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## このポジションの魅力
### 1. AI活用を前提とした開発現場を経験できる
従来の開発手法だけではなく、AI活用による工数削減・生産性向上をクライアントと一体となって進める開発プロセスを経験できます。
単にAIツールを利用するだけではなく、開発工程そのものをどのように変えていくかを考え、実践できる環境です。
### 2. 「コードを書く」から「仕組みをつくる」エンジニアへ
開発だけを担当するのではなく、AIを活用して現場の課題を解決する仕組みづくりにも携わります。
エンジニアとしての開発経験を活かしながら、業務改善・技術提案・AI活用推進など、より上流の領域へキャリアを広げていくことができます。
### 3. エンタープライズ領域でAI活用に挑戦できる
大手SIerや通信キャリア、大手航空会社など、大規模なシステム開発が行われるエンタープライズ領域で、生成AIを活用した開発効率化・自動化に携われます。
### 4. AI活用を組織としてバックアップ
社内でもAI活用の推進体制やナレッジ共有の場を整備しています。
各プロジェクトで得られたAI活用の知見や事例を共有しながら、継続的にスキルアップできる環境づくりを進めています。
Preferred Experiences
- Javaを用いたバックエンド開発経験
- LLM向けドキュメント設計の経験・知識
- プロンプトエンジニアリングの経験・知識
- RAGに関する基礎知識
- 業務フローの課題発見や、自動化・効率化ツールの自作・提案経験
- 単体テスト・結合テストコードの作成経験
- アジャイル／スクラム開発の経験
- AWS・Azureなどクラウド環境での開発経験
We are looking for
### こんな方と一緒に働きたいと考えています
- フットワークが軽く、新しい技術やトレンドを自ら試すことが好きな方
- 「言われた通りのコードを書いて終わり」ではなく、「どうすれば現場をもっと楽にできるか」を考えられる方
- 変化が早いAI領域において、試行錯誤や失敗を楽しみながらアップデートし続けられる方
Working Conditions
Salary
## 給与
年収500万円～700万円（賞与年2回・計2ヶ月分を含む）
月給357,143円～500,000円（※見込残業20時間分を含む）
見込残業代：48,790円～68,306円
※経験・スキル・前職給与を十分に考慮のうえ決定します。
※固定残業時間を超過した場合は、時間外手当を別途全額支給します。
## 評価制度
昇給：年1回（評価制度に基づき決定）
MBO（目標管理制度）と行動評価の2軸で評価を実施しています。
成果だけでなく、日々の行動や取り組みも評価し、昇給・昇格へ反映しています。
年1回の評価に加え、中間面談や定期的な1on1を実施し、キャリアや目標について上司と継続的に対話できる環境です。
Location
## 勤務地
勤務地は、入社時・入社後ともに、東京本社または会社が指定する東京23区内・東京近郊の範囲です。
※転居を伴う転勤はありません。
※経験・スキル・ご希望を考慮し、プロジェクトを決定します。
### 本社
〒108-6307
東京都港区三田3-5-27 住友不動産東京三田サウスタワー 6階
### アクセス
- JR山手線・京浜東北線「田町駅」徒歩10分
- 都営三田線・浅草線「三田駅（A3出口）」徒歩7分
※入社後は、ICDの社員で構成されたチームでプロジェクトに参画します。単独での参画はありません。
Job Type
正社員
Work hours
## 勤務時間
9:00～18:00（実働8時間）
※プロジェクトにより勤務時間が異なる場合があります。
## 働き方
- 多くの社員がハイブリッド勤務で活躍しています。
- プロジェクトや業務内容に応じてリモートワークも可能です。
- 入社直後は業務理解・キャッチアップのため、出社を中心とする場合があります。
平均残業時間：月14時間
## 休日・休暇
- 年間休日125日
- 完全週休2日制（土・日）
- 祝日
- 夏季休暇
- 年末年始休暇
- 誕生日休暇
- 年次有給休暇（平均取得日数：9日）
- 産前産後休暇
- 育児休業
- 介護休暇
- 看護休暇
- 慶弔休暇
Probation period
あり（3ヶ月） ※試用期間中の勤務条件・待遇に変更はありません。
Benefits
## 資格取得支援制度
- 約130種類の資格が対象
- 受験費用は2回まで会社が負担
- 合格時には資格奨励金を支給（最大20万円）
## 学び・キャリア支援
- Exeoグループの研修プログラムを受講可能
- AIサークル・もくもく会などの勉強会を定期開催（自由参加）
- 定期的な1on1や面談を通じたキャリア支援
## Exeoグループならではの制度
- 従業員持株会制度
- グループ向け優待サービス
- 宿泊施設・レンタカー・旅行などの各種割引制度
## 福利厚生
- 関東ITソフトウェア健康保険組合（ITS）加入
- 定期健康診断
- 人間ドック・各種健診補助
- 宿泊・旅行・レジャー施設の優待利用
- スポーツジム・テーマパーク等の各種優待
## 各種保険
- 健康保険（関東ITソフトウェア健康保険組合）
- 厚生年金
- 雇用保険
- 労災保険
## 各種手当
- 交通費支給（上限4万円／月）
## 賞与・昇給
- 賞与：年2回（6月・12月）
- 昇給：年1回