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東京都のAIエンジニアの求人355件

HRTech領域 AIアプリケーション開発エンジニア

50.4〜147.3万円/月

※ 月給提示。年額は賞与を含まないため算出していません

勤務地
東京都渋谷区
休日
土日祝日、年末年始、会社の指定した休日(当社規定による)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

人事・人材開発・組織開発領域向けアプリケーションの設計・開発・運用を担います。基盤モデル(LLM)を活用し、RAG構築やAI実装、出力精度の評価基盤づくりを進めます。プロダクトマネージャーやデザイナーとのUX/UI設計、データ戦略の策定、他部門・ステークホルダーとの調整も担当します。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与50.4〜147.3万円/月

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応募資格

必須

歓迎

求める人物像

  • プロダクトの目的を理解し、技術選定からUX/UIの細部に至るまで成果にコミットできる方
  • 未知の技術や領域に対しても、積極的に学習しキャッチアップできる方
  • チーム内外のメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、主体的に課題解決を推進できる方
  • 人事や組織といった「人」に関する課題解決に情熱を持てる方

募集要項最終確認 10/21

職種
AIエンジニア
雇用形態
正社員あり(試用期間:原則3ヶ月、試用期間中も待遇に変更なし ※当社規定による)
給与
50.4〜147.3万円/月
給与の詳細
月給:504,167円〜1,473,334円(勤務体系によって変動します。給与は選考を通じて決定いたします)・基本給 331,917円〜881,334円・職務給 172,250円〜442,000円 ※時間外割増賃金(45時間相当分※1)に代えて支給・7万円〜15万円◆賞与:年2回(6月/12月、正社員のみ)◆給与改定:  年2回(5月/11月)
手当
ライフプラン手当7万円〜15万円通勤交通費リモートワーク手当児童手当
勤務地
東京都渋谷区渋谷二丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア神奈川県横浜市中区尾上町1丁目8番地 関内新井ビルディング神奈川県横浜市中区港町1丁目1番1 ベースゲート横浜関内タワー
転勤
会社の定める事業場(リモートワークを行う場所を含む)
働き方
株式会社ディー・エヌ・エー/渋谷オフィス(本社) またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所株式会社ディー・エヌ・エー/横浜新井ビルオフィス またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所株式会社ディー・エヌ・エー/横浜BASEGATEオフィス またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
勤務時間
フレックスタイム制・始業および終業の時間は労働者の決定により委ねる(当社規定による)・標準となる1日の労働時間:7時間45分(当社規定による)・コアタイム:なし※一斉休憩の適用除外あり45時間を超過する部分の時間外割増賃金に関しては、別途支給あり(当社規定による)◆時間外・深夜・休日勤務  あり(※当社規定および個別労働契約による)
休日・休暇
土日祝日、年末年始、会社の指定した休日(当社規定による)入社初年度は入社月に応じて最大12日、入社次年度以降15日〜20日慶弔休暇、生理休暇、育児休暇など
福利厚生
◆詳細な福利厚生は以下のURLを参照https://dena.com/jp/recruit/welfare/ライフプラン手当は会社が定める確定拠出年金制度及び確定給付企業年金制度の掛け金として拠出することができる手当なし(但し、退職時に退職所得控除適用にて受取可能な「選択制確定給付企業年金制度」あり)
社会保険
健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、GLTD(団体長期障害所得補償保険)
受動喫煙対策
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
業務の変更の範囲
会社の定める業務
就業場所の変更の範囲
会社の定める事業場(リモートワークを行う場所を含む)
経験年数
2年以上
掲載日
2026/07/25 21:08(89日前)
最終確認
2026/10/21 21:21(1日前)

仕事内容

募集背景・ミッション

  • 「人」という複雑なデータに、LLMで挑む。
  • 私たちは人事・人材開発・組織開発の領域において、データとテクノロジーを活用した課題解決を目指しています。「人の評価」や「組織の相性」といった、これまで定量化が難しかった領域に対し、基盤モデル(LLM)を活用し、新たな解を導き出すことがミッションです。開発の中核メンバーとして、技術選定からアーキテクチャ設計まで裁量を持って推進していただく方を募集します。

主な業務内容

  • 基盤モデル(APIまたはオープンソースモデル)を活用し、以下の領域をリードしていただきます。

技術的なチャレンジポイント

  • 高度なLLM実装: 単なるプロンプトエンジニアリングに留まらず、RAGアーキテクチャの構築や、必要に応じてRLHF・プリファレンス・ファインチューニングなどのポストトレーニングまで実施します
  • 評価サイクルの確立: 正解が曖昧なHR領域において、AIの出力精度をどう評価するか。評価手法の選定から基盤構築までを担います

具体的な業務内容

  • アプリケーション開発: 人事・人材開発・組織開発領域向けアプリケーションの設計・開発・運用
  • データとLLMの連携: 既存データソース(RDBやBigQuery等)と基盤モデルの連携(RAGアーキテクチャの構築など)
  • AI実装: 効果的なプロンプトエンジニアリングの探求や、必要に応じたRLHFやプリファレンス・ファインチューニングなどのポストトレーニング
  • UI/UX: プロダクトマネージャーやデザイナーと連携したUX/UIの設計および継続的な磨き込み
  • データ戦略: AIの精度向上に必要なデータの定義、収集、拡充計画の策定
  • 折衝・調整: データソースを管轄する他部門・ステークホルダーとの調整、折衝

技術スタック

  • ツール/言語: Python, SQL(高度な抽出・調査)
  • データ基盤: Google Cloud, BigQuery
  • その他: GitHub

キャリアパスの方向性

  • 本ポジションは、以下のようなキャリアを築きたい方に最適です。
  • 技術的難易度の高い課題をリードし、技術面から牽引するテックリードやエンジニアリングマネージャー
  • HR領域のドメイン知識にも精通していく経験を積むことでAIとHRを掛け合わせたAIプロダクトマネージャー

チーム環境

  • チーム連携と改善: プロダクトマネージャーやデザイナーと連携し、「使い手にとっての価値」を追求します。具体的には、UX/UIの設計・磨き込みを行い、評価手法の選定や評価基盤の構築を通じて継続的な評価サイクルを実現します。
  • 少人数で風通しがよく、賞賛する文化があります。スクラムスタイルでの運営に加え、読書会等でのナレッジ共有も活発です。

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