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AIプラットフォームエンジニア

470〜950万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

勤務地
東京都港区
休日
年間休日125日完全週休2日
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、Web/バックエンド開発、データ基盤整備、クラウド環境での開発・運用を行います。クライアントの事業ドメインを理解し、AIで解決すべき課題の定義など最上流から参画して、顧客のビジネス課題解決に伴走します。

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給与470〜950万円/年

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応募資格

必須

歓迎

求める人物像

  • 依頼をそのまま受けず、前提を先に確認して手戻りを防げる方
  • 成果を数値で説明できる方
  • 「技術でビジネスをどう変革できるか」に情熱を持てる方
  • AI未経験でも、新しい技術を進んで学び、吸収できる探究心
  • コードの品質やアーキテクチャにこだわり、システムを完遂させる責任感
  • AIが生成したコードを、理解しないまま通さない方。なぜその実装になっているかを追える方

応募について

  • ※AI実務未経験者歓迎。
  • LLMの実務経験は必須ではありません。

使用ツール

Context EngineeringAzure OpenAIAWS Bedrock

募集要項最終確認 11/13

職種
テック
雇用形態
正社員(期間の定め無し) 試用期間:3ヵ月 ※試用期間中、条件面・待遇面に相違なし正社員
給与
470〜950万円/年
給与の詳細
年収 470万円〜950万円 年収:470万円〜950万円 (月給:基本給+固定残業代 307,266円〜/基本給 285,000円〜/固定残業代(10時間)22,266円〜) ※固定残業を超えた分は別途支給します。 ※スキル・経験・市場価値により決定します。 ※給与改定 年2回/賞与支給 年2回 ※当社に住宅手当はありません。現年収に住宅手当・固定残業代が含まれる場合は、比較可能なベースで擦り合わせいたします。
手当
テレワーク手当一律4,000円支給資格取得奨励金制度11,000円~141,000円/1種につき
勤務地
東京都港区赤坂9-7-1 ミッドタウン・タワー32階各プロジェクト先(都内および近郊)
働き方
基本スタイルは週4日リモート・週1日出社。プロジェクトの状況に応じて客先常駐が発生する場合があります。本社および各プロジェクト先(都内および近郊・リモートワーク併用)
勤務時間
フルフレックス制 ※部署・プロジェクトにより異なります 1日8h勤務(月160h/コアタイムなし) ※時間年休制度あり(1h単位で有給取得可能)
年間休日
125日
休日・休暇
■年間休日125日■完全週休2日制(土日祝)■有給休暇(入社日付与 初年度最大14日)■夏季休暇(3日有給付与に変更)■記念日休暇(1日有給付与に変更)■年末年始休暇(12/29~1/3)■時間年休制度(1時間単位で有給取得が可能)■産休育休取得実績(復職率100%)■子の看護休暇■介護休暇■慶弔休暇■産休・育休制度(100%復帰)
福利厚生
■テレワーク手当(一律4,000円支給)■資格取得奨励金制度(11,000円~141,000円/1種につき)■結婚祝金制度(30,000円+休暇5日付与)■企業型確定拠出年金制度(選択制)■社員紹介制度(100,000円~500,000円)■副業制度(規定あり)■定期健康診断■慶弔見舞金制度270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。
社会保険
社会保険完備(労働・健康・雇用・厚生年金)
受動喫煙対策
敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり)
選考の流れ
【選考フロー】 書類選考 > カジュアル面談(任意)> 一次面接 > 最終面接 > オファー面談 > 内定 ■ 選考・面接のポイント ①技術理解の深い面接官が担当(一次面接) 現場の技術責任者(マネージャーまたは部長)が一次面接を担当し、技術的な深掘りを行います。「面接官と技術を語り合えた」という体験を志望理由に挙げられる候補者様が最も多くいらっしゃいます。 ②実務を見据えた思考力の確認 面接では「AIに書かせたコードをどのようにレビューしているか」など、現代の開発現場に即した考え方やアプローチをお伺いします。 ③リアルな雰囲気を知れるオファー面談 オファー面談には、年齢やキャリアの近い現場メンバーの同席をリクエストいただけます。実際の働き方やチームの疑問を事前に解消できます。 ④スピーディーな選考プロセス 最終面接(事業本部長)から2週間以内のオファー提示を目安としており、迅速な選考対応を心がけています。
掲載日
2026/11/11 19:10(3日前)
最終確認
2026/11/13 14:08(1日前)

仕事内容

AIの未来を、あなたと創る。AI以外の経験もAIへの情熱も活かせる、AIプラットフォームエンジニア募集!

  • Pythonやクラウドのスキルはあるけれど、職務経歴書に「AI案件」と書ける経験がまだない。 「どこも経験者ばかり募集していて、最初の1歩をどこで踏み出せばいいかわからない」と感じていませんか?
  • この求人票には、その答えが書かれています。
  • 私たちが求めているのは、決して「AIのプロ」ではありません。
  • AIエージェントの構築も基盤づくりも、本質は普段のシステム開発と変わりません。
  • 大切にしたいのは、単に開発や分析をするだけで終わらせないことです。 お客様が抱える課題に対し、「AIを使ってどんな価値を届けられるか?」を一緒に考え、形にしていける方とお会いしたいと思っています。

年功序列なし。2年で大きく飛躍したメンバーの実例を紹介します。

  • 当社には年功序列の評価はありません。意欲と成果次第で、誰もがスピーディーに活躍の場を広げられる環境です。

未経験から生成AIシステムの実装主担当へ

  • 大学院で心理学を専攻し、実務未経験で入社したメンバーが2年でNext.js/FastAPIによる生成AI連携システムの実装主担当に成長。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へと大幅な改善を達成しました。

年次を問わない早期キャリアアップ

  • 新卒入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でプロジェクトリーダーに抜擢された事例や、20代・30代前半で部長を務めるメンバーも複数在籍しています。

自分らしく描ける3つのキャリアパス

  • 技術を極める「エキスパート」、組織を牽引する「マネジメント」、技術基盤を支える「AIスペシャリスト(MLOps/LLMOps)」など、ご自身の志向に合わせたキャリアを選択できます。

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。

  • AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、開発から運用、データ基盤整備まで幅広く手掛け、顧客のビジネス課題解決に伴走します。

AIプラットフォームの設計・構築

  • ビジネス価値の創出に向けたAI基盤の設計・構築

Web/バックエンド開発

  • 堅牢で拡張性の高いアプリケーション・システムの開発

高品質なデータ基盤の構築

  • AI利活用を最大化・スムーズにするデータパイプラインの整備

クラウドネイティブ環境での開発・運用

  • AWS / Azure / GCP を活用したシステム開発および伴走型の運用支援

キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。

  • キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。

ミスマッチを防ぐ事前共有

  • 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。

計画的なスキルアップ

  • 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。

課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。

  • クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。

技術的なリード

  • 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。

助け合い、高め合える「チーム体制」

  • 当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内の専門家コミュニティも活発で、高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。

成長を強力に後押しする「育成・学習環境」

  • 270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。

AI未経験・微経験」の焦りを自信に変え、市場価値を飛躍的に高める

  • 「職歴にAIがない」という不安を、確固たる自信へと変えられる環境です。大規模・エンタープライズ開発の実績に最新のAIスキルを掛け合わせることで、市場で圧倒的な希少価値を持つハイブリッド人材へ成長。時代の変化を追いかける立場から、自らテクノロジーを活用して新たなルールを創り出す側へとステップアップできます。

具体的なプロジェクト例

  • 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。

1. 生成AI・LLM領域

  • グラフRAG・Advanced RAGの構築
  • AIエージェントの設計・実装(LangGraph/Dify等)
  • LLM基盤の最適化(Context Engineering等)

2. AI・データインフラ領域

  • MLOps/LLMOps基盤の構築
  • Snowflake/dbtによるデータ基盤構築
  • Azure OpenAI/AWS Bedrock上でのシステム構築

3. 高度技術・社会実装領域

  • 画像解析・数理最適化の社会実装

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