エンジニア（Engineer）

必須

• 何らかのプログラミング言語での開発経験と、自分で「動くもの」を作り切った経験（研究・個人開発・インターン・アルバイトなど形式は問いません）
• アルゴリズム・データ構造、ネットワーク／データベースなど、コンピュータサイエンスの基礎知識
• 正解のない課題に対して、自ら考え、手を動かして前に進められること
• 技術を学ぶことが好きで、業務や研究の外でも継続的にキャッチアップしていること
• 自身の興味範囲に閉じず、プロダクトや顧客への価値提供に必要なことへ前向きに取り組めること
• 社内および顧客との日本語による円滑なコミュニケーション、ビジネスメール・資料作成ができること（JLPT：N1目安）

歓迎

• 現場経験（下記いずれかの経験を有する方）

  • 長期インターンシップ、アルバイト、業務委託等での実務経験（目安1ヶ月以上／プロダクト開発、社内プロジェクト、クラウドインフラ、研究開発など）
  • ハッカソン（JPHACKS等）やデータコンペ（Kaggle等）における開発・成果創出経験（個人・チーム問わず）
  • ユーザーや関係者と直接対話し、課題特定や合意形成をした経験

• 組織内での取り組み経験（下記いずれかの経験を有する方）

  • サークル・部活・有志団体などで組織やプロジェクトを主導した経験
  • IPA未踏事業やJST（ACT-X等）への採択、または助成金・アクセラレータープログラム等の獲得まで自ら推進した経験

• 技術

  • 自然言語処理（LLM・RAG）、画像・動画解析（VLM・マルチモーダル）、音声解析、数理最適化、3次元データ処理など、いずれかの領域での開発経験
  • Webまたはモバイルアプリケーションの設計・開発経験
  • AWS、Azure、Google Cloud等のクラウド環境や、Kubernetes等のコンテナ技術の利用経験・関連資格
  • AIエージェントを組み込んだサービス開発経験（`Agent.md` / `AgentSkill` 等を用いたハーネス設計、評価・継続的改良、暴走防止や脆弱性対策などのセキュリティ設計を含む）
  • Coding Agentを活用したサービス開発経験
  • OSSへの貢献、個人開発アプリの公開、技術ブログでの発信、GitHubでの継続的な活動
  • 生成AI・LLM・AIコーディングツールを日常的に活用した開発経験

求める人物像

• 自走力：曖昧な課題に自ら問いを立て、進め方を設計してやり切れる方
• 学習体質：新しい技術を学ぶことを楽しみ、習慣として続けられる方
• 巻き込む力：権限や肩書きに頼らず、先輩・年上・社外の人も動かして前に進められる方
• 言語化力と軸：自分の選択の理由や学びを自分の言葉で語れる方
• 柔軟性：興味の外側の仕事にも価値を見出し、前向きに取り組める方

応募について

• 学部・高専・修士・博士・博士研究員など、学位・専攻・研究分野は問いません。

使用ツール

エクサウィザーズが求める「エンジニア」とは

• 生成AIとAIエージェントの進化により、「プロダクトをつくる力」と「社会に届ける力」の境界は急速になくなってきています。 さらに、開発サイドとビジネスサイドの境界もなくなり始めており、エクサウィザーズでは顧客の最前線に入り込みML／LLM活用のPoCから導入までを推進する FDE（Forward Deployed Engineer） という次世代AIエンジニアのロールが生まれています。 そこでエクサウィザーズでは、機械学習エンジニアとソフトウェアエンジニアを融合した、「社会実装・課題解決型エンジニア」 として皆さんを迎えます。 入社後は、自社プロダクト開発、FDE、クラウドインフラなど、志向と適性に応じた配属からスタートし、一人ひとりに大きな裁量とテーマをお任せいたします。

具体的な業務内容

• 自社AIプロダクト開発
• 国内シェアNo.1の法人向けAIサービス「エクサベース AI（exaBase AI）」をはじめとするexaBaseシリーズの新機能開発
• AI・エージェント機能の技術検証・性能改善・評価設計（フロントエンド／バックエンド／機械学習／クラウドインフラ）
• FDE（Forward Deployed Engineer）
• 大手企業・公的機関の現場に入り込み、ML／LLMを活用したデータ活用プロジェクトのPoC〜導入を推進
• 顧客課題の特定、要件定義、ソフトウェア・AIエージェント開発、導入・運用保守、効果検証など
• クラウドインフラ・MLOps・社内IT運用
• AWSを中心としたAI基盤の構築・改善・コスト最適化
• DevOpsおよびAIエージェント基盤の運用
• チケット対応やユーザーアカウントの棚卸しといった情シス・社内IT業務
• R&D・社内AI活用
• 先行技術の検証や社内AI活用基盤の構築
• 得られた技術・成果のプロダクトや顧客案件への展開

新卒入社メンバーのキャリア事例

• 入社1年半でプロダクト群のインフラ改善を担い、全社のAI・クラウドコストを可視化する仕組みづくりを主導
• 3〜4名の少人数チームでクライアントワークに参画。検証環境を自ら構築し、クライアントとの技術議論をリード
• 入社2年目で新卒メンターを務めながら、プロダクト開発のテックリードとCTO室での先行技術検証を兼任
• 機械学習エンジニアとして入社後、プロダクトマネジメントへ越境し、自社AIプロダクト（exaBase AI）の新機能・コンセプト設計を担当

キャリアパス

• 入社後は、大きく3つの軸で専門性を伸ばしていくことができます。
• 1. プロダクト軸：exaBaseシリーズなど自社プロダクトの開発
• 2. プロジェクト軸：FDEとして顧客プロジェクトを推進、またはプロジェクトマネージャー／プロダクトマネージャーへの越境
• 3. インフラ・セキュリティ軸：クラウドインフラ・MLOpsの専門性を深め、全社基盤やセキュリティを担う役割
• このほか、事業開発への越境など複数のパスがあります。新卒の皆さんを、未来の事業・プロダクト・組織を一緒につくる仲間として迎えます。