新規事業開発（TDS / テクニカルデプロイメントストラテジスト）

必須

• コンピュータの基礎的な知識
• ネットワークの基礎的な知識（HTTP, DNSなどのプロトコル含む）
• データベースの基礎的な知識
• セキュリティの基礎的な知識
• 設計の実践的な知識・経験
• バックエンドの開発経験
• バージョン管理システム（Git等）を用いた開発経験
• 顧客の業務現場に入り込み、課題のヒアリングから解決策の提案・実装までを担う働き方への共感
• 日本語を用いた業務上のコミュニケーションが円滑にできる方（ビジネスレベル以上）

歓迎

• LangGraph / ADK / Mastra 等のAIエージェントフレームワークを用いた開発経験
• マルチエージェントシステムの設計・開発経験（オーケストレーション、A2A等のエージェント間連携等）
• RAGパイプラインや検索基盤（全文検索、ベクトル検索）の設計・構築経験
• AIエージェントの評価基盤構築、ガードレール設計の経験
• 技術的意思決定をリードした経験（テックリード、アーキテクト、プロジェクトの技術責任者等）
• 顧客への課題解決型の提案・開発をリードした経験（ソリューション開発、技術コンサルティング等）
• エンタープライズ環境でのセキュリティ要件対応（認証認可設計、脆弱性対応等）の経験
• GCP（GKE、Cloud Run、Cloud Spanner等）を用いたシステム構築経験
• Goでの開発経験

求める人物像

• 【もっといい「当たり前」をつくる】というミッションに共感していただける方
• 以下の6つのバリューにマッチする方
• ①凡事徹底 - 仕事の当たり前を高い水準で徹底する。自ら学び、他者の成長に寄与する。
• ②当事者意識 - 自分ごととして考え、他責にしない。最後まで責任を持ってやりきる。
• ③期待を超える - すべてのステークホルダーに対して期待を超える。誇れるアウトプットにこだわる。
• ④変化を厭わない - 事業、組織、技術などあらゆる変化に合わせ、最適解を更新し続ける。自らやり方・仕組み・思考を進化させる。
• ⑤人への敬意 - 関わるすべての人への感謝を大切にする。意見には率直に、人格には敬意を持って向き合う。
• ⑥全社貢献 - 自分の役割に留まらず、全社視点で行動する。個人の成果を、組織の力に変える。
• 曖昧で抽象度の高い課題を、自ら構造化し解決まで持っていけるオーナーシップのある方
• 顧客の業務現場に入り込み、ドメイン理解そのものを楽しめる方
• 個社の成功で終わらせず、その先のプロダクト・基盤への還元まで視野に入れて考えられる方
• 急速に進化するAI領域の技術を、自らキャッチアップし実務に取り込み続けられる方

使用ツール

ポジション概要

• AIソリューション事業のテクニカルデプロイメントストラテジスト(TDS)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革（AX）を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードしていただきます。
• TDSは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。当社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。
• ただし、個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、当社SaaS「カナリークラウド」をエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「マスター物件DB構想」の実現へと近づけていく——個社への実装で終わらせず、カナリーが目指す「不動産領域におけるバーティカルAIエージェント」の基盤構築へとつなげていくことが、TDSに期待するより大きなミッションです。

業務内容

• クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定
• AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC〜本番実装
• マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発（エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等）
• RAGパイプラインの構築（業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング）
• AIエージェントの品質・信頼性の担保（評価基盤（Evals）の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング）
• クライアント環境・データとの連携設計（API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応）
• 個社実装で得たドメイン知見の還元による、「カナリークラウド」のエージェンティックな進化と「マスター物件DB構想」実現への貢献

開発環境

• 言語：Go（バックエンド、AIエージェント、MCPツール開発）、TypeScript（フロントエンド開発）、Python（AIエージェント開発）
• AIエージェントフレームワーク：ADK（Agent Development Kit）
• インフラ：GCP（Gemini Enterprise Agent Platform、GKE、Cloud Spanner 等）