ナレコムAI Platform HRKC-AIHR
中西 貴也

コンテンツサンプル

Phase 3

1  ウェルカムメッセージ

オンボーディング部 自動生成
🎉
ようこそ、ナレコムへ!

[名前]さん、今日からあなたはナレコムの仲間です。

ナレコムには3つの約束があります:

  1. 「分からない」は歓迎。質問することは、成長の証です。
  2. 挑戦して失敗しても +30。挑戦しないことの方が -50 です。
  3. あなたは1人じゃない。チーム全員があなたの味方です。

最初の1ヶ月は、焦らなくて大丈夫。
メンターの[メンター名]さんが、あなたの隣にいます。

一緒に、世界の在り方を変えましょう。

── ナレッジコミュニケーション一同

2  社員成長ストーリー

採用ブランディング部 作成
経済学部卒、プログラミング未経験。入社2年で国内14名の Databricks Champion に。
Before
入社時、Pythonすら知らなかった
経済学部で統計は学んだけれど、コードを書いた経験はゼロ。「本当に自分がエンジニアになれるのか」という不安を抱えながらの入社だった。
Challenge
最初のコードレビューが真っ赤だった
最初のプルリクエストは、コメントだらけ。でもメンターが教えてくれた。「レビューは攻撃じゃない。これはギフトだ」と。その日から、レビューが楽しくなった。
Growth
先輩のレビューは「攻撃ではなくギフト」
キャパシティ40%ルールのおかげで、業務外の学習時間を確保できた。Azure の認定資格を3つ取得し、社内の勉強会でも登壇するように。
After
京王電鉄のCDP基盤プロジェクトに参画
入社2年目で、京王電鉄のカスタマーデータプラットフォーム構築プロジェクトの中核メンバーに。そして Databricks Champion に認定。国内14名の1人になった。
Invite
次にこの挑戦をするのは、あなたかもしれない
特別な才能があったわけじゃない。「分からない」を歓迎してくれる文化と、背中を押してくれるチームがあっただけ。
🌟 次にこのストーリーを書くのは、あなたかもしれない。

3  スカウトメール(ペルソナ別 3種)

タレントアクイジション部 自動生成
AWS MLコンピテンシー国内初のナレコムで、次のキャリアを描きませんか

はじめまして。ナレッジコミュニケーションの採用担当です。

あなたのAWSでの機械学習基盤構築のご経験を拝見し、ぜひ一度お話しさせていただきたくご連絡いたしました。

当社は AWS ML コンピテンシー国内初認定企業として、三菱商事・京王電鉄などの大規模 AI/データ基盤を手掛けています。

キャパシティ40%ルール(業務時間の40%を技術研鑽に充当)により、最新技術への挑戦を制度として保証しています。

カジュアル面談からでも構いません。ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお気軽にご返信ください。

Microsoft Partner of the Year AI領域で複数回受賞。技術の最前線で、チームを率いてみませんか

はじめまして。ナレッジコミュニケーションの採用チームです。

データエンジニアリングチームのリーダーとしてのご経験を拝見し、当社でのリーダーシップポジションについてご相談したくご連絡いたしました。

Microsoft Partner of the Year をAI領域で複数回受賞(2023 / 2025)。MVP/Champion 育成プログラムにより、あなたのチームメンバーが業界のトップタレントに成長する環境があります。

経営直結のインパクトを発揮できるポジションです。技術戦略の策定から、チームビルディング、顧客との共創まで。

まずは30分程度、お話しする機会をいただけないでしょうか。

熊本で、世界最先端のAI開発。地方×テクノロジーの新しい選択肢

はじめまして。ナレッジコミュニケーションの採用担当です。

地方での新しいキャリアにご興味はありませんか? 当社は熊本に開発拠点を持ち、東京と同じ最先端プロジェクトに参画できる環境を整えています。

リモートワーク × 熊本拠点 × 東京案件。通勤ラッシュのない生活で、世界最先端の AI 開発に携わる新しい働き方を実現しています。

熊本拠点のエンジニアも、三菱商事や京王電鉄のプロジェクトに参画中。地方にいながら、最前線で活躍できます。

ぜひ一度、オンラインでお話しさせてください。

4  求人票サンプル

採用ブランディング部 作成
Full-time / Hybrid
クラウドAIエンジニア
ナレッジコミュニケーション | 千葉本社・熊本ラボ・DIC(ハイブリッド勤務)
このポジションで取り組むこと

三菱商事、京王電鉄、大手金融機関などの顧客向けに、Azure / AWS / Databricks を活用した AI・データ基盤の設計・構築を担当します。チームの一員として、要件定義から本番運用まで一気通貫で携わります。

技術スタック
  • クラウド: Azure (AI Services, Synapse, Data Factory) / AWS (SageMaker, Bedrock)
  • データ基盤: Databricks, Delta Lake, Apache Spark
  • 言語: Python, SQL, Terraform
  • AI/ML: LLM (GPT-4, Claude), RAG, ファインチューニング
  • DevOps: GitHub Actions, Docker, Kubernetes
必須要件
  • クラウド環境での開発経験 2年以上(Azure または AWS)
  • Python によるデータ処理・分析の実務経験
  • チーム開発の経験(Git, コードレビュー)
歓迎要件
  • Databricks / Spark の実務経験
  • 機械学習モデルの開発・運用経験
  • Azure / AWS の認定資格
  • 英語技術文書の読解力
ナレコムで働く具体的なメリット
  • キャパシティ40%ルール: 業務時間の40%を技術研鑽に充当可能
  • MVP/Champion 育成: Microsoft MVP 2名、Databricks Champion 1名が在籍
  • 実績: AWS MLコンピテンシー国内初認定、Microsoft Partner of the Year AI領域で複数回受賞(2023 / 2025)
  • 顧客: 日本を代表する企業の AI 変革を最前線で支援
  • 働き方: 千葉本社・熊本ラボ・DICのハイブリッド勤務、リモートワーク可
ワクワクスコアカード
NGワードチェック: 全項目クリア
「アットホーム」不使用
「若手が活躍」不使用
「風通しの良い」不使用
「やりがいのある」不使用
具体的な数値あり
技術スタック明記
プロジェクト実例あり
成長機会の定量表現

5  面接ガイドサンプル

タレントアクイジション部 自動生成
候補者プロファイル: AWS経験3年 / Python / データ基盤構築 / GitHub Stars 200+
技術質問10問 / 候補者の経歴に基づくカスタマイズ
1
AWSでのデータパイプライン構築で、最も困難だった設計判断を教えてください。
観点: アーキテクチャ思考、トレードオフの理解
2
あなたのGitHubプロジェクト「data-pipeline-toolkit」について教えてください。200+ Stars を獲得した要因は何だと思いますか?
観点: OSS活動への姿勢、技術発信力
3
Spark と Pandas のどちらを選択するか、どのような基準で判断していますか?
観点: データ規模に応じた技術選定能力
4
本番環境でのMLモデルの監視・運用で工夫していることは?
観点: MLOps の実践経験
5
LLMを使ったRAGシステムの構築経験はありますか? あるとすれば、チャンク戦略やリトリーバルの工夫を教えてください。
観点: 最新技術へのキャッチアップ
6
Terraformでのインフラ管理において、チームでの運用で苦労した点は?
観点: IaC の実務経験、チーム開発
7
AWS から Azure への移行プロジェクトを担当するとしたら、最初に何を調査しますか?
観点: マルチクラウドへの適応力(当社はAzure/AWS両方扱う)
8
データ品質の担保について、あなたのプロジェクトではどのようなアプローチを取っていますか?
観点: データエンジニアリングの成熟度
9
非技術者のステークホルダーに技術的な制約を説明する際、どのような工夫をしていますか?
観点: コミュニケーション能力、顧客対応力
10
もし入社したら、キャパシティ40%の技術研鑽時間で何に取り組みたいですか?
観点: 学習意欲、当社制度への共感
カルチャーフィット質問5問 / CV1・CV2・CV3 に基づく
C1
お客様の期待を超えた経験を教えてください。具体的に何をして、どんな結果になりましたか?
CV1: お客さんの期待値を超える
C2
チームの中で「自分がリードすべきだ」と判断して動いた経験は? 結果がうまくいかなかった場合も含めて教えてください。
CV2: 全員がエースで4番
C3
チームメンバーが困っているとき、あなたはどのように気づき、どうサポートしますか?
CV3: チームワークを超えた絆
C4
「挑戦して失敗した」経験を教えてください。その失敗から何を学び、次にどう活かしましたか?
成長マインドセット: 挑戦+30 / 不挑戦-50
C5
当社のミッション「破壊的イノベーションで世界の在り方を変える」に対して、あなたはどのように貢献できると思いますか?
ミッション共感度
評価基準マトリクス5段階評価
評価項目 観点 評価 重み
技術力クラウド・データ基盤の設計・実装能力1234530%
問題解決力技術的課題への分析・対応アプローチ1234520%
学習意欲新技術へのキャッチアップ・自己研鑽1234515%
コミュニケーション説明力・傾聴力・チーム協調性1234515%
CV1 適合顧客志向・期待値超えの姿勢123457%
CV2 適合自律性・リーダーシップ発揮123457%
CV3 適合チームへの貢献・協調精神123456%

6  入社1ヶ月マップ

オンボーディング部 設計
Day 1
🎉 ウェルカムデー
  • ウェルカムパッケージの受け取り
  • チーム全員からの歓迎メッセージ
  • 開発環境セットアップ(ペアで実施)
  • ランチは配属チームと一緒に
Week 1
📚 基礎固めウィーク
  • カルチャー研修(CV1/CV2/CV3 を体感)
  • 技術基礎トレーニング(Azure / Databricks 入門)
  • メンターとの顔合わせ・目標設定
  • 社内 SNS で初投稿(自己紹介)
Week 2
💻 ハンズオンウィーク
  • ペアプログラミング体験
  • 初めてのプルリクエスト(小さな改善から)
  • チームの朝会・スプリントに参加
  • 「分からない」を質問する練習
Week 3
🚀 実戦見学ウィーク
  • 実プロジェクトの見学・オブザーブ
  • 三菱商事案件の裏側を聞く(先輩ランチ)
  • 顧客ミーティングにオブザーバー参加
  • チーム横断の勉強会に参加
Week 4
🎯 振り返りウィーク
  • 初めてのコードレビュー(レビュアーとして)
  • 30日振り返りセッション with メンター
  • 「次の3ヶ月の目標設定」ワークショップ
  • チームへの1ヶ月レポート発表