Applied AI Architect
Engineering TrackHybrid · Solutions Architect外資
- 想定年収
- 非公開
- 勤務地
- 東京(リモート可)
- 掲載確認日
- 2026/08/24
あなたとのマッチ度
要約
プリセールスの技術アドバイザーとして、エンタープライズ顧客の Claude 導入をディスカバリーから本番展開まで支援し、LLM ソリューションの設計を主導する。日本語ネイティブ・英語ビジネスレベル必須、オフィス出社 25% 以上のハイブリッド。
技術タグ
- Python
- LLM
- クラウドアーキテクチャ
Capabilityタグ
- stakeholder_adoption
- technical_judgment
- business_value
分類の根拠: taxonomy v1 · confidence 0.80 · llm
この求人に関連する記事・レッスン
- APIとはシステム同士が会話するための取り決め。REST / Webhook / バッチ連携の使い分けと、顧客の既存システムに接続するときの確認事項。入門
- データウェアハウスとレイクハウスDWH・データレイク・レイクハウスの違いと、顧客がどれを持っているかで変わる提案の前提。基礎
- RAG・エージェント・ルールベースの使い分け同じ「社内文書を探したい」でも最適解は変わる。3 つの方式の得手不得手を整理する。基礎
- AIを使わないという判断LLM を入れないほうが速く・安く・確実なケース。顧客の期待値をどう扱うか。基礎
- ETLとはデータを取り出し(Extract)、変換し(Transform)、格納する(Load)一連の流れ。ELT との違いと、現場でよくある失敗。入門