AIエンジニア

必須

• LLMを用いた開発経験 (商用・研究開発・プライベート問わず)
• 生成AIを活用した開発を日常的に実践していること
• 言語問わず、基本的なコーディング能力
• 商用サービスにおける技術選定・要件定義・設計・開発・テストの経験
• クラウドネイティブ（AWS / GCP）での開発経験
• オブザーバビリティ観点を持った開発経験
• 新しい技術を自らキャッチアップし、試し、プロダクトに適用し切る姿勢

歓迎

• LLM のモデル選定に関する知見
• LLM 活用におけるコスト設計の経験
• プロンプト設計・チューニングの実務経験
• 機械学習の基礎知識・実務経験
• 独自モデルの構築・チューニング・セルフホスト運用の経験
• Python / TypeScript / Kotlin いずれかの言語での開発経験
• Web フロントエンド開発の経験

求める人物像

• ユーザーファーストで声に耳を傾けながら、ユーザーの健康につながるサービス作りをしていく
• 新しい技術や手法を現場で試し、実践から学ぶ。常に改善し続け、フィードバックループを高速に回す。
• 相手への敬意と配慮を前提に、遠慮せず本質に向き合う。立場に関係なく率直に意見を伝え合うことで、より良い意思決定を生む。
• 自らも進化し続ける。専門性を磨きながら領域を広げ、マルチスタック・フルスタックへと自分を拡張する。
• 価値提供、技術改善のリードタイムを最短にする。AINativeな開発を進化させ続け、開発と意思決定を高速化する。

使用ツール

募集背景

• asken では、ユーザー数が1,400万人を超えるAI食事管理アプリ『あすけん』を開発しています。「あすけん」は、栄養学をはじめとする食と健康のさまざまな知識を土台に、ユーザーの記録をもとに確かな根拠のある情報やアドバイスを提供するサービスです。単なるレコーディングアプリではなく、ユーザーの心と状況に寄り添ったプロダクトを目指しています。
• そのためには、食事記録をより簡単にし、一人ひとりに合った提案ができるよう進化し続ける必要があります。現在は、エンジニアと管理栄養士が協働し、プロダクトへのLLM・機械学習の活用を進めています。
• 2025年9月には、食べたものを話し言葉で伝えると、AIが自動で食事を記録してくれる「AIおまかせ記録」をリリースしました。こうした機能を継続的に改善していくには、利用状況のモニタリングや、改善結果を評価する仕組みづくりが欠かせません。また、食と健康を扱う以上、根拠の薄い提案は避けなければならない場面もあります。そのため、ガードレールの設計・構築も重要なテーマです。
• 本ポジションでは、PdM や管理栄養士とともに、LLM を活用した機能開発を、アーキテクチャ設計から運用設計まで一貫して推進していただく AIエンジニアを募集します。

仕事内容

• 会員数1,400万人以上が利用するAI食事管理アプリ「あすけん」において、LLMを活用した機能開発をお任せいたします。
• PdMや管理栄養士と協働しながら、アーキテクチャ設計から運用設計まで一貫して推進していただきます。「あすけん」は食と健康を扱うプロダクトであり、根拠の薄い提案が許されない場面もあります。そのため、LLMの出力品質を担保するガードレールの設計や、改善結果を継続的に評価・モニタリングする仕組みづくりも重要なテーマです。
• さらに、生成AIを単なるツールとしてではなく自律的なエージェントとして開発プロセスに組み込み、AIの提案を人間がレビュー・判断するAI Nativeな開発体制の構築にも取り組んでいます。
• 開発プロセスにはスクラムを採用しており、プロダクトマネージャーと共に、将来のプロダクトロードマップも意識した開発に関わることができる環境です。

具体的な業務内容

• LLMを活用した機能の設計・開発・テスト・保守運用
• AIエージェント／RAG などの構成要素の設計・実装（クラウドネイティブ：AWS / GCP）
• LLM出力の評価基盤・継続的モニタリングの設計・構築（LLM as a judge 等）
• 食と健康ドメインにおける出力品質を担保するガードレールの設計・構築
• 障害調査やモニタリング（LLM出力品質・サービス稼働の両面）

働き方

• リモートワークを導入しています。月に一度月次定例を開催し出社奨励日としていますが、それ以外は固定の出社日はなく所属部署やチームと相談して、各自が自由に日々の働き方を選んでいます。
• ※エンジニアは在宅勤務が主流となっており、月1〜2日程度出社のメンバーが9割を超えています。オンラインミーティングやチャットツールを使用し、リモートでも気軽に、密にコミュニケーションをとれる風土です。

大きい裁量が持てる環境

• 技術選定、アーキテクチャ設計など、技術的意思決定に現場のエンジニア自身が大きな裁量を持って関わることができます。また、技術力だけでなく、自ら考えて能動的に動ける方には積極的に挑戦していただける環境です。

進化する組織

• AIによってプロダクト開発のあり方が変わる中、私たちは「AI Nativeな開発組織」への進化に取り組んでいます。プロダクトにAIを実装して独自価値を作る側と、AI Agentで開発自体を爆速化する側、その両方に現場のエンジニア自身が当事者として関わることができます。
• 変化の速い領域だからこそ、チームで学び続ける「Co-learning」をカルチャーとして大切にしており、仲間と一緒に進化していける環境です。

ユーザー視点でのモノづくりと社会貢献性の高さ

• 「健康を起点に」というバリューのもと、食事を通してユーザーに健康になってもらいたいという想いを持ったメンバーが集まり、皆でよいサービスを創っていくというカルチャーがあります。
• 食育の一環として実際の学校の家庭科の授業でも活用されている小中学生向けコースの展開など、本質的な健康課題に向き合ったものづくりを行っています。
• 直近ではDevelopers Summit 2026 ベストスピーカー賞 TOP10にもメンバーが選出されるなど、社外からの評価も得始めています。

配属組織

• プロダクト開発本部
• プロダクト開発本部にはPdMなど含め計32名が所属しており、プロダクト企画部・プロダクト開発部・AX推進部に分かれております。
• ご志向性やご経験に応じて適切な部署に配属させていただきます。
• プロダクト企画部（6名）：アプリの新機能や機能改善の企画・デザインを主に担当
• プロダクト開発部（19名）：企画に基づく開発業務を主に担当
• AX推進部（9名）：新機能や機能改善、開発フェーズなどへのAI導入を主に担当

開発環境

• AI：Claude Code、Devin、Cursor
• バックエンド：
• Kotlin、Spring Boot、Kotest、PHP、CakePHP、PHPUnit
• TypeScript、Python、ADK, Strands Agent SDK (※ 一部システム)
• インフラ
• AWS：RDS Aurora、OpenSearch、SageMaker、Bedrock、EC2、ECS、Lambda
• IaC：Terraform、CDK、AWS CodePipeline
• モニタリング・分析：New Relic、Amazon CloudWatch、Firebase、BigQuery、Looker、Langfuse
• CI/CD：GitHub Actions
• モバイル
• Android：Kotlin、Java（※全体の10%程度）、Jetpack Compose
• iOS：Swift、SwiftUI（※全体の11%程度）
• 共通：Kotlin Multiplatform
• その他
• PC：Mac、Windows
• コミュニケーション：GoogleWorkspace、Slack、Gather
• コラボレーションツール：Balus
• ドキュメント：Notion
• ソースコード管理：GitHub